PyScratch - это новое программное обеспечение с открытым исходным кодом, реализованное на языке Python для анализа данных миграционных анализов, с дружественным интерфейсом, позволяющим использовать его ученым с небольшими навыками программирования или вообще без них.
Программное обеспечение было разработано в партнерстве трех бразильских ученых в лаборатории NanoCell Interactions в Университете Кампинаса в 2017 году.
Она родилась из потребности этих ученых, и сегодня цель программного обеспечения - облегчить повседневную практику исследователей, исключить ручной анализ, повысить воспроизводимость и минимизировать человеческие ошибки.
Анализ изображений является одним из наиболее важных способов, используемых учеными в различных методологиях для анализа результатов.
За последние годы возросло не только использование автоматизированных микроскопов, но и сложность получаемых данных.
Часть работы ученого заключается в том, чтобы выяснить, как работать с новым видом информации, кроме того, анализировать и обрабатывать данные.
Для этого ученым нужны хорошие и специализированные инструменты для правильного извлечения и интерпретации всех данных.
PyScratch был впервые создан, чтобы помочь Фернанде Гарсия-Фосса, исследователю-биологу, проанализировать огромное количество данных, полученных в результате анализа миграции.
"Я провел царапину раковых клеток и инкубировал их в оборудовании в течение 48 часов, получая снимки каждые 15 минут, и в конце только одного эксперимента у меня было около тысячи снимков для просмотра и анализа!
Сделать это вручную было невозможно", - говорит Гарсия-Фосса. Для решения этой проблемы Гарсия-Фосса обратилась за помощью к своему партнеру, физику Владимиру Гаалу, который в это время изучал Python, что стало отличной возможностью применить полученные знания на практике.
Таким образом, оба они работали над решением с помощью процедуры Python, которая распознавала поцарапанные области и экспортировала в файл csv.
"С течением времени мы почувствовали необходимость в разработке пользовательского интерфейса, который стал бы еще проще в использовании, таким образом, мы могли бы опубликовать программное обеспечение для любого исследователя, который также нуждается в использовании", - говорит Гарсия-Фосса в статье о программном обеспечении, которую вы можете посмотреть на сайте нажав здесь.
Гарсия-Фосса также рассказывает, что им потребовалось некоторое время, чтобы распознать и определить область миграции по снимкам, поскольку фотографии могут сильно отличаться одна от другой из-за света, фокуса и контраста, а используемая сегодня версия уже может довольно хорошо анализировать.
Тем не менее, они продолжают работать над программой, выпуская новые и лучшие версии, поскольку опубликованная статья выявила некоторые потребности в улучшении из-за спроса пользователей.
Анализ, используемый для проверки работы программного обеспечения, анализ миграции, или анализ царапин, или заживление ран, является анализом, широко используемым в биологии, поскольку он позволяет анализировать лежащий в основе физиологических и патологических клеточных событий механизм.
Изучение заживления ран является важным способом понимания развития и моделирования тканей, помимо ангиогенеза и развития опухолей.
Когда анализ проводится в двух измерениях, можно измерить, насколько быстро клетки реагируют на рану, покрывая определенную область.
Другими словами, суть эксперимента заключается в том, чтобы создать брешь в монослое конфлюэнтных клеток в бляшке.
Со временем, чтобы заполнить зазор, клетки начинают мигрировать, и скорость миграции клеток может быть измерена.
Затем, чтобы измерить скорость миграции клеток, им нужно получить изображения, целую кучу изображений, что, в свою очередь, является проблематичным этапом анализа, поскольку требует ручного измерения.
К счастью, сегодня в нашем распоряжении имеется множество технологий, позволяющих улучшить и модернизировать наш конвейер анализа, что позволяет ученым применять более совершенные и персонализированные способы получения результата.
Как это сделали Гарсия-Фосса и Гаал.
Сегодня можно найти и другие коммерческие и некоммерческие инструменты для обработки области раны.
Но они не так просты, как PyScratch, и требуют от пользователя некоторого уровня программирования, а также требуют постоянного внимания со стороны пользователя, делая анализ более подверженным человеческим ошибкам, плюс время, которое исследователь тратит на анализ всех снимков и данных.
В статье авторы объясняют, как работает программное обеспечение. Из всех снимков, сделанных в ходе эксперимента, пользователь получает файл comma-separated values (.cvs) - выходной файл, в котором табличные данные хранятся в виде обычного текста.
После этого пользователь может обрабатывать данные в своем обычном режиме. Гарсия-Фосса говорит, что программа была необходима для ее магистерской диссертации: "Программа преобразует входные данные в значения, которые имеют биологический смысл, например, скорость миграции клеток.
Я смог лучше проанализировать воздействие моей наночастицы на клетки рака простаты и измерить скорость миграции клеток, а также точное время их хорошего закрытия - все это благодаря PyScratch".
Если вы хотите попробовать PyScratch для своих исследований, программное обеспечение находится в свободном доступе, и все представители научного сообщества могут использовать его, помогая Гарсия-Фосса и Гаалу улучшать и совершенствовать программу.
____
Как проходит ваш опыт работы с Mind the Graph? Помогите нам улучшить нашу платформу для вас и для многих других ученых, разместив отзыв о Mind the Graph. Расскажите нам о своем опыте, просто нажмите здесь.
Подпишитесь на нашу рассылку
Эксклюзивный высококачественный контент об эффективных визуальных
коммуникация в науке.
