PyScratch - tai nauja atvirojo kodo programinė įranga, įdiegta Python kalba, skirta migracijos duomenų analizei, turinti patogią sąsają, leidžiančią ja naudotis mokslininkams, neturintiems programavimo įgūdžių arba turintiems jų visai nedaug.

Programinė įranga sukurta 2017 m. bendradarbiaujant trims Brazilijos mokslininkams, dirbantiems Kampinaso universiteto NanoCell Interactions laboratorijoje.

Ji gimė iš šių mokslininkų poreikio, o šiandien šios programinės įrangos tikslas - palengvinti kasdienę mokslininkų praktiką, atsisakyti rankinės analizės, padidinti atkuriamumą ir sumažinti žmogiškąsias klaidas.

Vaizdų analizė yra vienas svarbiausių būdų, kurį mokslininkai naudoja įvairiose metodikose rezultatams analizuoti.

Pastaraisiais metais padidėjo ne tik automatinių mikroskopų naudojimo apimtis, bet ir gaunamų duomenų sudėtingumas.

Dalis mokslininko darbo - atrasti, kaip elgtis su naujos rūšies informacija, be to, analizuoti ir apdoroti duomenis.

Tam mokslininkams reikia gerų ir specializuotų priemonių, kad jie galėtų teisingai išgauti ir interpretuoti visus duomenis.

Pirmą kartą PyScratch buvo sukurta siekiant padėti biologei tyrėjai Fernandai Garsijai-Fosai analizuoti didžiulį migracijos tyrimų duomenų kiekį.

"Atlikau vėžinių ląstelių įbrėžimą ir inkubavau įrangoje 48 valandas, kas 15 minučių darydamas nuotraukas, ir tik vieno eksperimento pabaigoje turėjau apie tūkstantį nuotraukų, kurias galėjau peržiūrėti ir išanalizuoti!

Rankiniu būdu to padaryti buvo neįmanoma", - sako M. Garcia-Fossa. Norėdama išspręsti šią problemą, Garcia-Fossa kreipėsi pagalbos į savo partnerį, fiziką Vladimirą Gaalą, kuris tuo metu mokėsi "Python", ir tai buvo puiki proga pritaikyti šias žinias praktiškai.

Taigi abu jie dirbo sprendime naudodami "Python" programą, kuri atpažino subraižytas sritis ir eksportavo į csv failą.

"Laikui bėgant pajutome būtinybę sukurti vartotojo sąsają, kad būtų dar lengviau naudotis, taip galėtume paskelbti programinę įrangą bet kuriam tyrėjui, kuriam taip pat reikia naudoti", - sako Garcia-Fossa apie programinės įrangos straipsnį, kurį galite patikrinti. Spauskite čia.

Garcia-Fossa taip pat pasakoja, kad jiems prireikė nemažai laiko, kol iš nuotraukų atpažino ir nustatė migracijos teritoriją, nes nuotraukos gali labai skirtis viena nuo kitos dėl šviesos, fokusavimo ir kontrasto, o šiandien naudojama versija jau gali gana gerai analizuoti.

Nepaisant to, jie vis dar tobulina programinę įrangą, leisdami naujas ir geresnes versijas, nes paskelbtame straipsnyje dėl naudotojų poreikio buvo iškelta keletas patobulinimų.

Programinės įrangos veikimui patvirtinti naudojamas migracijos, įbrėžimų arba žaizdų gijimo bandymas yra biologijoje dažnai naudojamas bandymas, nes juo galima analizuoti pagrindinį fiziologinių ir patologinių ląstelių įvykių mechanizmą.

Žaizdų gijimo tyrimai yra svarbus būdas suprasti ne tik angiogenezę ir navikų vystymąsi, bet ir vystymąsi bei audinių modeliavimą.

Kai tyrimas atliekamas dvimatėje erdvėje, galima išmatuoti, kaip greitai ląstelės reaguoja į žaizdą, apimančią apibrėžtą plotą.

Kitaip tariant, eksperimentas iš esmės yra toks: sukurkite plyšį konfluencinių ląstelių monosluoksnyje, esančiame plokštelėje.

Laikui bėgant ląstelės pradeda migruoti, kad užpildytų tarpą, ir galima išmatuoti ląstelių migracijos greitį.

Tada, norint išmatuoti ląstelių migracijos greitį, reikia gauti vaizdų, jų daugybę, o tai savo ruožtu yra problemiškas analizės etapas, nes reikia matuoti rankiniu būdu.

Laimei, šiandien turime daugybę technologijų, kuriomis galime tobulinti ir modernizuoti savo analizės procesą, todėl mokslininkai gali taikyti geresnius ir labiau individualizuotus būdus rezultatams gauti.

Kaip tai padarė Garcia-Fossa ir Gaalas.

Šiandien galima rasti kitų komercinių ir nekomercinių priemonių, skirtų žaizdos vietai apdoroti.

Tačiau jie nėra tokie paprasti, kaip PyScratch, ir reikalauja iš naudotojo tam tikro programavimo lygio, taip pat reikalauja nuolatinio naudotojo dėmesio, todėl analizė tampa labiau jautri žmogiškoms klaidoms, be to, tyrėjas sugaišta laiko, kad išanalizuotų visas nuotraukas ir duomenis.

Straipsnyje autoriai paaiškina, kaip veikia programinė įranga. Iš visų eksperimento metu padarytų nuotraukų naudotojas gauna kableliais atskirtų reikšmių (comma-separated values, .cvs) failą - išvestį, kurioje lentelės duomenys saugomi paprastu tekstu.

Tada naudotojas gali apdoroti duomenis įprasta tvarka. Garcia-Fossa sako, kad programa buvo labai svarbi jos magistro darbui: "Programinė įranga transformuoja įvesties duomenis į biologinę prasmę turinčią vertę, pavyzdžiui, ląstelių migracijos greitį.

"PyScratch" dėka galėjau geriau išanalizuoti savo nanodalelių poveikį prostatos vėžio ląstelėms, išmatuoti ląstelių migracijos greitį ir tikslų laiką, per kurį jos gerai užsidaro."

Jei norite išbandyti "PyScratch" savo tyrimams, ši programinė įranga yra laisvai prieinama ir visi mokslo bendruomenės nariai gali ja naudotis, padėdami Garsijai-Fosai ir Gaalui tobulinti ir gerinti programą.

 ____

Kaip kol kas sekasi naudotis Mind the Graph? Padėkite mums tobulinti mūsų platformą jums ir daugeliui kitų mokslininkų paskelbdami Mind the Graph apžvalgą. Papasakokite mums apie savo patirtį, tiesiog spustelėkite čia. 

Susiję straipsniai
logotipas-užsisakyti

Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį

Išskirtinis aukštos kokybės turinys apie veiksmingą vaizdinį
bendravimas mokslo srityje.

- Išskirtinis vadovas
- Dizaino patarimai
- Mokslo naujienos ir tendencijos
- Mokomosios medžiagos ir šablonai