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背景微生物发展了复杂的系统以响应环境信号。特定分子的梯度改变了微生物行为和环境中的分布。微电位工具现在采用基于自动图像的方法来分析在小时尺度上受控环境中微生物物种的瞬时分布和运动行为，并在某种程度上模仿了宏观条件。此类技术已被采用用于主要针对单个物种的研究。现在必须开发出类似的多功能方法，以针对微生物群落和环境之间的多重和复杂相互作用的特征进行开发。结果，我们为响应环境驱动器的合成混合微生物悬浮液的物种特异性行为提供了一种全面的分步方法。通过使用自动图像分析方法来解决可访问的微流体设备，我们评估了三种形态学上不同的胎尿种物种（phytophthora parasitica，vorticella sicella microstoma，肠杆菌，肠杆菌）对potassium梯度驱动程序的行为反应。使用Trackmate插件算法，我们进行了形态计量学，然后进行运动分析以表征每个微型物种对驱动器的反应。这种方法使我们能够确认这三个物种的不同形状特征，并同时表征了它们对驾驶员的特殊运动适应以及它们的共同交互动力学。结论获得的结果证明了该方法在高空间和时间尺度上筛选混合物种悬架动力学的可行性。通过增加悬浮液的复杂性，可以集成这种方法以支持常规的OMICS方法，从而有助于表征主要驱动因素在微生物群体 - 宿主 - 环境接口之间的运行方式。在目前的进步中，该方法可以整合筛选策略，例如，用于生物防治剂评估，启发基于微栖息地的共殖化的可能的有益性 - 病原相互作用。
自动化的高含量基于微生物行为多样性和分布的表征
主要关键词
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