《Current Research in Neurobiology》：A tool for high-throughput quantification of sleep-wake transitions in data from noninvasive piezoelectric cage systems
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本研究针对非侵入性压电笼系统在睡眠研究中缺乏睡眠碎片化量化工具的问题，开发了一种基于Excel的标准化工具，可高效分析睡眠-觉醒转换。研究人员通过分析野生型小鼠24小时睡眠行为，发现雌性小鼠在光周期表现出更频繁的睡眠-觉醒转换，揭示了性别特异性睡眠碎片化模式。该工具为神经退行性疾病、昼夜节律紊乱等领域的睡眠架构研究提供了重要技术支撑。
在神经科学研究中，精确量化睡眠质量对理解神经系统健康与疾病机制至关重要。虽然传统的脑电图（EEG）记录被视为金标准，但其侵入性特点限制了在大型样本研究中的应用。非侵入性压电笼系统通过监测动物呼吸节律和身体活动，为睡眠研究提供了高通量解决方案，但现有方法主要关注睡眠时长指标，而忽视了睡眠碎片化这一关键睡眠架构特征。睡眠碎片化与神经退行性疾病、昼夜节律紊乱等多种病理状态密切相关，开发能够客观量化睡眠连续性的新方法成为领域内迫切需求。
本研究团队开发了一种基于Microsoft Excel的标准化工具，专门用于分析压电笼系统记录的睡眠-觉醒转换数据。该工具通过处理2秒分箱的活动数据，实现了对睡眠碎片化的高通量分析。研究方法的核心在于利用压电传感器记录的信号特征：睡眠期表现为规律的低振幅呼吸信号（约3Hz），而觉醒期则表现为不规则的高振幅运动信号。系统通过睡眠-觉醒决策统计量和决策阈值来区分这两种状态，确保分类准确性超过90%。
关键技术方法包括：1）使用SleepStats Data Explorer软件处理压电信号，生成睡眠-觉醒决策统计量；2）开发定制化VBA宏（CalculateSleepWakeTransitions）自动识别状态转换；3）采用广义线性混合模型进行统计分析，样本包含96只野生型小鼠（48雄/48雌）的24小时记录数据。
睡眠-觉醒转换在光暗周期中存在性别差异
通过分析每小时转换次数发现，在光周期（ZT1-10）雌性小鼠转换频率显著高于雄性（β=0.52，p=0.000008），表明雌性睡眠碎片化程度更高。在暗周期特定时段（ZT18-20），雄性转换次数反而更多（β=-0.44，p=0.0101）。总转换次数分析进一步证实，光周期雌性转换更多（β=0.20，p=0.0000006），暗周期雄性转换更多（β=0.26，p=0.000005）。
代表性睡眠图谱支持睡眠碎片化的性别差异
睡眠图谱显示性别差异在光周期最为明显，此时小鼠睡眠通常更为整合。而在暗周期，两性转换模式较为相似，仅在特定时间窗存在差异。这些发现与已知的睡眠架构性别差异一致，验证了该方法的生物学相关性。
研究讨论指出，该方法首次实现了从非侵入性压电系统数据中量化睡眠-觉醒转换，为睡眠碎片化研究提供了标准化方案。与仅关注睡眠时长的传统方法相比，转换指标能更直接地反映睡眠连续性特征。该方法适用于昼夜节律相位偏移、药物干预、衰老及相关疾病模型等多种研究场景，为神经科学领域提供了重要的方法学进步。
该研究的创新性在于将压电系统的高时间分辨率（2秒）与自动化分析流程相结合，实现了大规模睡眠架构研究的标准化。未来可通过整合机器学习算法或附加生理参数（如体温）进一步优化分析精度。该方法填补了非侵入性睡眠监测与侵入性EEG记录之间的技术空白，为临床前睡眠研究提供了新的工具选择。
