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行為分析的個人歷探索:以DanioFlow研究趨向性

NOV 06 ,2026

科學中的合作相當重要。因此,今天我們邀請Dr. Monica Torres-Ruiz,她開發了一款公開可用的工具,用於處理來自EthoVision的數據。在這篇客座文章中,她將說明自己為何開發DanioFlow程式,以及可用於何種用途。請繼續閱讀,以了解更多!

 

researchers standing in front of zebrafish tanks

Monica Lúcia Torres Ruiz (right) María Muñoz Palencia (left)

 

我們對DanioFlow的目標

 

研究斑馬魚(ZF)幼魚的趨向性讓我明白,收集行為數據僅是成功的一半。這是一個關於PARC計畫所面臨的挑戰,如何促使我開發DanioFlow的故事,DanioFlow為一款免費工具,用於簡化並統一EthoVision數據分析。

 

當我最初加入PARC,即化學品風險評估夥伴關係計畫時,我就知道我們的目標很高遠。此計畫的目標雄心勃勃:透過開發新穎、符合倫理且可擴展的行為方法,協助神經毒性測試的現代化(Tal et al., 2024)。當時我還不知道,這項計畫最終會將我從實驗設計推向數據工作流程、再現性與工具開發的領域。我工作的核心是一個看似簡單的問題:測量5天大斑馬魚幼魚的趨向性,是否能為神經毒性測試增加價值?若可行,我們應如何首先將其建立為可靠的試驗方法?

 

趨向性為一項強而有力的指標

 

趨向性,即生物體傾向於停留在靠近牆壁處的特性,長期以來被用作類焦慮行為的替代指標(Kraeuter et al., 2019)。在斑馬魚幼魚中,趨向性是一種保守且可量化的反應,但各實驗室間的應用方式卻極不一致(Hill et al., 2023)。比較各項研究時,常有如拿蘋果與橘子相比的感覺:板型規格不同、分析策略各異,等等。

 

在PARC計畫中,我被賦予的任務是開發一種穩健且高通量的趨向性試驗方法,使其能夠確實可行地作為神經毒性測試組合的一部分(Tal et al., 2024)。這表示需要進行一些方法學上的改變:由傳統的24孔圓形培養盤改用96孔方形培養盤以提高通量,結合視覺與聽覺刺激以探測不同的神經迴路,並將陽性與陰性對照標準化。

 

實驗工作要求相當高,但當以模型化合物進行測試,發現趨向性比傳統的運動測量更為敏感,或能捕捉到更多影響時(Torres-Ruiz et al. 2026),這項工作便顯得格外有成就感。然而,隨著數據庫不斷擴大,另一項挑戰隨之浮現。

 

Thigmotaxis Zebrafish DanioVision screenshot

 

當分析成為瓶頸

 

所有實驗皆再DanioVision中進行,並以EthoVision追蹤,該系統功能強大且表現卓越。然而,一旦匯出原始數據,一切就只能靠自己了。對於單一實驗而言,這還算可行,但對於涵蓋多個培養盤、多種刺激、多項終點指標及多種物質的大型研究,這很快就變得難以負荷。

 

我發現自己不斷重複進行相同的步驟:清理檔案、將對照組標準化、區分明暗或聲音與靜默區間、分析顯著差異,並準備供統計與基準劑量模型使用的輸出資料。

 

就在那一刻,我意識到統一化並非止於實驗設計。它也生於(或死於)數據分析。

 

我開發DanioFlow的緣由

 

DanioFlow是因需求而生。我需要一款工具,能夠接收EthoVision的輸出資料,並快速且可靠地將其轉換為已分析的數據庫,且無需具備進階程式設計技能,而這正是我所欠缺的。

 

最初僅是Excel中的個人工作流程,逐漸演變為更具結構性的工具。DanioFlow可收集詮釋資料、自動化數據整理與分析、統一執行區域分隔、區分光刺激與聲音刺激、製作圖表,並輸出一份可追溯至原始EthoVision數據的清楚Word報告。最重要的是,它是以可調整的方式完成這些工作。若您的實驗設計略有不同,DanioFlow可與時俱進。

 

Metadata EthoVision

 

我經過深思熟慮,決定將DanioFlow免費且公開提供,因為PARC以合作為基礎,而我堅信,以公共經費開發的工具,應盡可能協助更多研究人員。透過分享DanioFlow,我希望能縮短分析時間,並提升各項研究之間的可比較性。

 

一款供研究社群使用的工具,但尚未完成

 

DanioFlow在設計上力求數據分析方式透明且簡單,當然,它也開放接受修改。雖然目前其設計針對96孔培養盤規格,並檢視光刺激與聲音刺激下的趨觸性及一般運動參數,其他研究人員若有需要,仍可將其調整以適用於不同的培養盤規格、不同的行為,甚至完全不同的物種。我完全能預期,隨著他人使用、質疑並修改它,它將不斷成長與改進。

 

對我而言,DanioFlow是趨向性方法自然延伸的成果。開發此項靈敏的行為新途徑方法(NAM),唯有在所得數據能被有效率且可再現地分析時,才真正具有用處。

 

output DanioFlow

 

回顧與展望

 

在PARC工作讓我體會到,方法是活的。它們並不止於實驗方法或發表,而是延伸至數據如何被處理、分享,以及如何被他人所理解。

 

DanioFlow是我對這項研究所做的貢獻。它直接源自真實的實驗障礙,以及與面臨相似挫折的同事們之間的許多對話。若它能協助哪怕只是少數幾個實驗室,減少與試算表奮戰的時間,並將更多時間用於思考生物學問題,那麼它就已經完成了它的使命。

 

說實話呢?這份成就感,絲毫不亞於任何顯著的p值。

 

DanioFlow免費提供給研究社群,可透過Zenodo取得。Torres-Ruiz, M. (2026). DanioFlow – 斑馬魚幼魚自動化行為分析流程 (1.0.0)。Zenodo

 

參考資料

 

  1. Torres-Ruiz M., Muñoz Palencia M., De La Vieja A., Cañas Portilla A. 2026. Visual - Acoustic Thigmotaxis in Zebrafish Larvae: A High throughput NAM for Neurotoxicity Assessment. BioRxiv .02.03.703464.
  2. Hill B.N., Britton K.N., Hunter D.L., Olin J.K., Lowery M., Hedge J.M., et al., 2023. Inconsistencies in variable reporting and methods in larval zebrafish behavioral assays. Neurotoxicol Teratol; 96: 107163.
  3. Kraeuter A.K., Guest P.C., Sarnyai Z., 2019. The Open Field Test for Measuring Locomotor Activity and Anxiety-Like Behavior. Methods Mol Biol; 1916: 99-103.
  4. Tal T., Myhre O., Fritsche E., Rüegg J., Craenen K., Aiello-Holden K., et al., 2024. New approach methods to assess developmental and adult neurotoxicity for regulatory use: a PARC work package 5 project. Frontiers in Toxicology; 6.