PyScratch е нов софтуер с отворен код, реализиран на езика Python, за анализ на анализи на миграционни данни, с удобен интерфейс, който позволява на учените с малко или никакви умения за програмиране да го използват.
Софтуерът е разработен в партньорство с трима бразилски учени от лабораторията NanoCell Interactions в Университета в Кампинас през 2017 г.
Той се ражда от необходимостта на тези учени и днес целта на софтуера е да улесни ежедневната практика на изследователите, да изключи ръчния анализ, да увеличи възпроизводимостта и да сведе до минимум човешките грешки.
Анализът на изображения е един от най-важните начини, използвани от учените в различни методологии за анализ на резултатите.
През последните години се увеличи не само използването на автоматични микроскопи, но и сложността на получените данни.
Част от работата на един учен е да открие как да борави с нов вид информация, освен това да анализира и обработва данни.
За да се случи това, учените се нуждаят от добри и специализирани инструменти за правилно извличане и интерпретиране на всички данни.
PyScratch е създаден за пръв път, за да помогне на Фернанда Гарсия-Фоса, изследовател-биолог, да анализира огромно количество данни от своите миграционни анализи.
"Извърших надраскване на раковите клетки и ги инкубирах в оборудването в продължение на 48 часа, като правех снимки на всеки 15 минути, а в края само на един експеримент имах около хиляда снимки, които да разгледам и анализирам!
Беше невъзможно да го направим ръчно", казва Гарсия-Фоса. За да реши този проблем, Гарсия-Фоса се обръща за помощ към партньора си, физика Владимир Гаал, който по това време изучава Python, което е чудесна възможност да приложи тези знания на практика.
Така че и двамата работеха в решението чрез рутина на Python, която разпознаваше надрасканите области и ги експортираше във файл csv.
"С течение на времето почувствахме необходимостта да разработим потребителски интерфейс, който да е още по-лесен за използване, като по този начин бихме могли да публикуваме софтуера за всеки изследовател, който има нужда да го използва", казва Гарсия-Фоса за статията за софтуера, която можете да разгледате като кликнете тук.
Гарсия-Фоса разказва също, че им е отнело известно време да разпознаят и определят миграционната зона от изображенията, тъй като снимките могат да се различават много една от друга заради светлината, фокуса и контраста, а използваната днес версия вече може да анализира доста добре.
Въпреки това те продължават да работят по софтуера, като пускат нови и по-добри версии, тъй като в публикуваната статия са изтъкнати някои нужди от подобрения поради търсенето на потребителите.
Тестът, използван за валидиране на работата на софтуера, миграционният тест, тестът с надраскване или заздравяването на рани, е тест, който често се използва в биологията, тъй като дава възможност да се анализира основният механизъм на физиологичните и патологичните клетъчни събития.
Изследването на заздравяването на раните е важен начин за разбиране на развитието и моделирането на тъканите, освен ангиогенезата и развитието на туморите.
Когато анализът се извършва в две измерения, е възможно да се измери колко бързо клетките реагират на раната, покривайки определената област.
С други думи, експериментът по същество се състои в това, да се създаде пролука в монослоя от конфлуентни клетки в плака.
С течение на времето, за да запълнят празнината, клетките започват да мигрират и скоростта на миграция на клетките може да бъде измерена.
След това, за да се измери скоростта на клетъчната миграция, трябва да се получат изображения, множество от тях, което от своя страна е проблематичен етап от анализа, тъй като изисква ръчно измерване.
За щастие, днес разполагаме с много технологии, които подобряват и надграждат нашия процес на анализ, позволявайки на учените да приемат по-добри и по-персонализирани начини за получаване на резултати.
Както го направиха Гарсия-Фоса и Гаал.
Днес е възможно да се намерят други търговски и нетърговски инструменти за обработка на областта на раната.
Но те не са толкова прости, колкото PyScratch, и изискват от потребителя определено ниво на програмиране, а също така изискват внимание от страна на потребителя на пълен работен ден, което прави анализа по-податлив на човешки грешки, плюс времето, което изследователят отделя, за да анализира всички снимки и данни.
В статията авторите обясняват как работи софтуерът. От всички снимки, направени по време на експеримента, потребителят получава файл със стойности, разделени със запетая (.cvs) - изход, който съхранява таблични данни в обикновен текст.
След това потребителят може да обработва данните по обичайния си начин. Гарсия-Фоса казва, че програмата е била от съществено значение за магистърската ѝ теза: "Софтуерът трансформира входните данни в стойности, които имат биологичен смисъл, като например скоростта на клетъчната миграция.
Благодарение на PyScratch успях да анализирам по-добре ефекта на моята наночастица върху клетките на рака на простатата и да измеря скоростта на клетъчната миграция, както и точното време за доброто затваряне."
Ако искате да изпробвате PyScratch за своите изследвания, софтуерът е свободно достъпен и всеки от научната общност може да го използва, като помага на Гарсия-Фоса и Гаал да подобряват и усъвършенстват програмата.
____
Как върви опитът ви с Mind the Graph досега? Помогнете ни да подобрим нашата платформа за вас и за много други учени, като публикувате рецензия за Mind the Graph. Разкажете ни за своя опит, просто кликнете върху тук.
Абонирайте се за нашия бюлетин
Ексклузивно висококачествено съдържание за ефективни визуални
комуникация в областта на науката.
