基于圆台分割法对海洋线虫进行自动化形态测量及生物量估算

《Ecological Informatics》：Automated morphometric analysis and biomass estimation of marine nematodes using a conical frustum segmentation approach

　　

海洋线虫作为底栖生态系统中最丰富的中型动物群，在驱动关键营养循环和碳固存方面发挥着重要作用，然而，由于其形态多样性和对安德拉斯西（Andrássy）公式等简化几何模型的依赖，准确的生物量估算一直具有挑战性，该方法在不同分类群中引入了系统性偏差。本研究开发了RAH NemaCalc，这是一款基于Python的开源工具，集成了Tkinter图形用户界面和OpenCV图像处理功能，通过将线虫分割为5–20个圆台（conical frustums）并基于长度直径比，半自动化地进行形态测量；通过引入形态特异性校正因子（k_total和圆台几何因子f），计算侧表面积，并利用从50个属的蔗糖梯度离心实验中实证确定的1.08?g/cm³密度将其转换为生物量。该工具处理了来自不同栖息地的187个样本的高分辨率图像——其中50个来自拉克沙德韦普群岛（Lakshadweep Islands），87个来自克利珀顿-克拉里翁区（Clarion-Clipperton Zone, CCZ）的深海沉积物，50个来自Nemys数据库，单张图像的处理时间为1.8–2.1秒，并辅以人工轮廓验证。主要结果表明，圆台法产生的生物量估算值与安德拉斯西公式存在显著差异（Wilcoxon检验p?海洋线虫作为底栖生态系统中最丰富的中型动物群，在驱动关键营养循环、有机质分解及能量传递方面扮演着核心角色，其生物量变化可作为环境监测的敏感指标。然而，传统的生物量估算方法如安德拉斯西（Andrássy）公式依赖简化的圆柱体几何模型，无法适应线虫高度的形态多样性，导致对锥形物种的生物量系统性低估或对圆柱形物种的高估，且传统方法耗时且具破坏性。鉴于此，研究人员开展了此项研究，旨在开发一种能够精确适应形态差异的高通量生物量估算工具。

研究人员主要利用了基于计算机视觉的图像处理技术与几何建模方法。研究样本队列来源包括三个部分：来自印度洋拉克沙德韦普群岛（Lakshadweep Islands）安德罗斯（Androth）和埃利卡尔佩尼（Elikalpeni）岛屿岩石及沙质底栖环境的50个样本（34个属）；来自太平洋克利珀顿-克拉里翁区（CCZ）深海多金属结核沉积物（水深4100–4400米）的87个样本（41个属）；以及从开源Nemys数据库中提取的50个高质量图像代表50个属。研究人员开发了RAH NemaCalc软件，该软件基于Python平台，集成OpenCV进行图像分割，将线虫体部分割为5、10或20个圆台（conical frustums），并通过计算各段侧表面积之和结合形态校正因子（k_total）和几何因子（f）来计算生物量，而非传统体积。此外，研究人员还通过蔗糖梯度离心法确定了线虫的平均密度为1.08?g/cm³。

研究结果显示，基于圆台的APR（Arjun-Preet-Ravail）公式与传统Andrássy方法在生物量估算上存在显著差异。在Androth/Elikalpeni和CCZ数据集中，圆台法计算的中位体积分别比Andrássy方法低28.0%和26.5%，而在开源数据集中低20.3%。Wilcoxon符号秩检验确认了这种系统性差异（p?
在讨论部分，研究人员指出，现有方法（如NINJA或早期的半自动工具）仍受限于简化的几何假设或依赖特定的分类群数据，缺乏对海洋线虫形态多样性的适应性。本研究证实，生物量估算误差并非随机，而是由形态决定的系统性偏差。RAH NemaCalc通过动态分割和基于侧表面积的计算，克服了固定几何模型的局限性，其密度值（1.08?g/cm³）的实证确定也排除了密度波动对误差的主要贡献。这一创新为深海采矿等人为活动对底栖生态系统影响的监测提供了更可靠的数据基础，因为传统方法可能严重低估大型线虫在碳循环中的贡献。

研究结论表明，RAH NemaCalc通过引入基于圆台的动态分割策略和形态校正因子，解决了长期存在的海洋线虫生物量估算偏差问题。该方法不仅显著提高了估算的准确性和高通量处理能力，而且揭示了生物量估算偏差是线虫体型和形状复杂度的缩放函数。这一成果为理解海洋生态系统功能、评估人为干扰影响以及制定基于生态系统的保护策略提供了新的标准化量化工具。

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