{"id":12130,"date":"2021-01-13T09:30:00","date_gmt":"2021-01-13T11:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?p=12130"},"modified":"2022-10-18T08:09:26","modified_gmt":"2022-10-18T11:09:26","slug":"pyscratch-spatial-and-temporal-information-from-scratch-assays","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/es\/pyscratch-spatial-and-temporal-information-from-scratch-assays\/","title":{"rendered":"PyScratch: Una nueva herramienta para procesar la informaci\u00f3n espacial y temporal de los ensayos de raspado"},"content":{"rendered":"

PyScratch es un nuevo software de c\u00f3digo abierto implementado en Python para el an\u00e1lisis de ensayos de datos de migraci\u00f3n, con una interfaz f\u00e1cil de usar que permite a los cient\u00edficos con pocos o ning\u00fan conocimiento de programaci\u00f3n utilizarlo. <\/p>\n\n\n\n

El software fue dise\u00f1ado en una asociaci\u00f3n entre tres cient\u00edficos brasile\u00f1os en el laboratorio de NanoCell Interactions de la Universidad de Campinas en 2017. <\/p>\n\n\n\n

Naci\u00f3 de la necesidad de estos cient\u00edficos, y hoy el objetivo del software es facilitar la pr\u00e1ctica diaria de los investigadores, excluir el an\u00e1lisis manual, aumentar la reproducibilidad y minimizar los errores humanos.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de im\u00e1genes ha sido una de las formas m\u00e1s importantes utilizadas por los cient\u00edficos en diferentes metodolog\u00edas para analizar los resultados. <\/p>\n\n\n\n

No s\u00f3lo el uso de microscopios automatizados ha aumentado en los \u00faltimos a\u00f1os, sino tambi\u00e9n la complejidad de los datos adquiridos. <\/p>\n\n\n\n

Parte del trabajo de un cient\u00edfico consiste en descubrir c\u00f3mo tratar un nuevo tipo de informaci\u00f3n, adem\u00e1s de analizar y procesar los datos. <\/p>\n\n\n\n

Para ello, los cient\u00edficos necesitan herramientas buenas y especializadas para extraer e interpretar correctamente todos los datos.<\/p>\n\n\n\n

PyScratch se cre\u00f3 por primera vez para ayudar a Fernanda Garc\u00eda-Fossa, una investigadora bi\u00f3loga, a analizar una enorme cantidad de datos de sus ensayos de migraci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

\"Realic\u00e9 el raspado de las c\u00e9lulas cancerosas y las incub\u00e9 en el equipo durante 48 horas, adquiriendo im\u00e1genes cada 15 minutos, y al final de un solo experimento, \u00a1ten\u00eda unas mil im\u00e1genes para mirar y analizar! <\/p>\n\n\n\n

Era imposible hacerlo manualmente\", dice Garc\u00eda-Fossa. Para resolver ese problema Garc\u00eda-Fossa acudi\u00f3 a su socio, el f\u00edsico Vladimir Gaal para que le ayudara, en esa \u00e9poca Gaal estaba aprendiendo Python, lo que fue una gran oportunidad para poner en pr\u00e1ctica esos conocimientos.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, ambos trabajaron en la soluci\u00f3n a trav\u00e9s de una rutina de Python, que reconoc\u00eda las \u00e1reas rayadas y las exportaba a un archivo csv. <\/p>\n\n\n\n

\"Con el tiempo, sentimos la necesidad de desarrollar una interfaz de usuario que hiciera a\u00fan m\u00e1s f\u00e1cil su uso, de esa manera podr\u00edamos publicar el software para cualquier investigador que necesitara usarlo tambi\u00e9n\", dice Garc\u00eda-Fossa sobre el art\u00edculo del software que puedes consultar haciendo clic aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Garc\u00eda-Fossa tambi\u00e9n cuenta que tardaron en reconocer y definir la zona de migraci\u00f3n a partir de las im\u00e1genes, ya que las fotos pueden ser muy diferentes unas de otras por la luz, el enfoque y el contraste, y la versi\u00f3n que se utiliza hoy ya puede analizar bastante bien. <\/p>\n\n\n\n

No obstante, siguen trabajando en el software lanzando nuevas y mejores versiones, ya que el art\u00edculo publicado ha puesto de manifiesto algunas necesidades de mejora por la demanda de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n

El ensayo utilizado para validar el rendimiento del software, el ensayo de migraci\u00f3n, o ensayo de rascado, o de curaci\u00f3n de heridas, es un ensayo com\u00fanmente utilizado en biolog\u00eda porque permite analizar el mecanismo subyacente de los eventos celulares fisiol\u00f3gicos y patol\u00f3gicos. <\/p>\n\n\n\n

Estudiar la cicatrizaci\u00f3n de las heridas es una forma importante de entender el desarrollo y el modelado de los tejidos, adem\u00e1s de la angiog\u00e9nesis y el desarrollo de los tumores. <\/p>\n\n\n\n

Cuando el ensayo se realiza en dos dimensiones, es posible medir la rapidez con la que las c\u00e9lulas reaccionan a la herida, cubriendo el \u00e1rea definida.<\/p>\n\n\n\n

En otras palabras, el experimento consiste b\u00e1sicamente en crear una brecha en la monocapa de c\u00e9lulas de confluencia en una placa. <\/p>\n\n\n\n

Con el tiempo, para rellenar el hueco, las c\u00e9lulas empiezan a migrar, y se puede medir la velocidad de migraci\u00f3n de las c\u00e9lulas. <\/p>\n\n\n\n

Luego, para medir la velocidad de migraci\u00f3n celular necesitan adquirir im\u00e1genes, un mont\u00f3n de ellas, lo que a su vez es un paso problem\u00e1tico del an\u00e1lisis porque requiere una medici\u00f3n manual. <\/p>\n\n\n\n

Afortunadamente, hoy en d\u00eda tenemos a nuestra disposici\u00f3n una gran cantidad de tecnolog\u00eda para mejorar y actualizar nuestra l\u00ednea de an\u00e1lisis, lo que permite a los cient\u00edficos adoptar formas mejores y m\u00e1s personalizadas para obtener un resultado. <\/p>\n\n\n\n

Como lo hicieron Garc\u00eda-Fossa y Gaal.<\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda es posible encontrar otras herramientas comerciales y no comerciales disponibles para procesar la zona de la herida. <\/p>\n\n\n\n

Pero no son tan sencillas como PyScratch, y requieren del usuario cierto nivel de programaci\u00f3n y tambi\u00e9n requieren atenci\u00f3n a tiempo completo por parte del usuario, lo que hace que el an\u00e1lisis sea m\u00e1s susceptible a los errores humanos, adem\u00e1s del tiempo que el investigador tarda en analizar todas las im\u00e1genes y datos.<\/p>\n\n\n\n

En el art\u00edculo, los autores explican c\u00f3mo funciona el software. De todas las im\u00e1genes realizadas en el experimento, el usuario obtiene un archivo de valores separados por comas (.cvs), una salida que almacena los datos tabulares en texto plano. <\/p>\n\n\n\n

El usuario puede entonces procesar los datos en su rutina habitual. Garc\u00eda-Fossa dice que el programa fue esencial, para su tesis de maestr\u00eda, \"El software transforma los datos de entrada en valores que tienen sentido biol\u00f3gico, como la velocidad de migraci\u00f3n celular. <\/p>\n\n\n\n

Pude analizar mejor el efecto de mi nanopart\u00edcula en las c\u00e9lulas del c\u00e1ncer de pr\u00f3stata y medir la velocidad de migraci\u00f3n de las c\u00e9lulas, as\u00ed como el tiempo exacto para el buen cierre, todo gracias a PyScratch\".<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Si quieres probar PyScratch para tu investigaci\u00f3n, el software es de libre acceso y todos los miembros de la comunidad cient\u00edfica pueden utilizarlo, lo que ayuda a Garc\u00eda-Fossa y Gaal a mejorar el programa.<\/p>\n\n\n\n

 ____<\/p>\n\n\n\n

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