PyScratch je nový softvér s otvoreným zdrojovým kódom implementovaný v jazyku Python na analýzu migračných dátových analýz, ktorý má užívateľsky prívetivé rozhranie umožňujúce jeho používanie vedcom s malými alebo žiadnymi programátorskými zručnosťami.

Softvér bol navrhnutý v spolupráci troch brazílskych vedcov v laboratóriu NanoCell Interactions na univerzite v Campinas v roku 2017.

Vznikol z potreby týchto vedcov a dnes je cieľom softvéru uľahčiť každodennú prax výskumníkov, vylúčiť manuálnu analýzu, zvýšiť reprodukovateľnosť a minimalizovať ľudské chyby.

Analýza obrazu je jedným z najdôležitejších spôsobov, ktoré vedci používajú v rôznych metodikách na analýzu výsledkov.

V posledných rokoch sa zvýšilo nielen používanie automatických mikroskopov, ale aj zložitosť získaných údajov.

Súčasťou práce vedca je objavovať, ako zaobchádzať s novým druhom informácií, okrem toho analyzovať a spracovávať údaje.

Na to vedci potrebujú kvalitné a špecializované nástroje na správne získavanie a interpretáciu všetkých údajov.

PyScratch bol prvýkrát vytvorený, aby pomohol Fernande Garcia-Fossa, výskumnej biologičke, analyzovať obrovské množstvo údajov z jej migračných testov.

"Vykonal som poškriabanie rakovinových buniek a inkuboval som ich v zariadení 48 hodín, pričom som každých 15 minút získaval obrázky a na konci len jedného experimentu som mal asi tisíc obrázkov, ktoré som si mohol pozrieť a analyzovať!

Ručne to nebolo možné," hovorí Garcia-Fossa. Pri riešení tohto problému sa Garcia-Fossa obrátila na svojho partnera, fyzika Vladimíra Gaala, aby jej pomohol, pričom Gaal sa v tom čase učil Python, čo bola skvelá príležitosť, ako tieto znalosti uplatniť v praxi.

Obaja teda pracovali v riešení prostredníctvom rutiny Python, ktorá rozpoznala poškriabané oblasti a exportovala ich do súboru csv.

"S pribúdajúcim časom sme pocítili potrebu vyvinúť používateľské rozhranie, ktoré by ešte viac uľahčilo používanie, a tak by sme mohli softvér zverejniť aj pre všetkých výskumníkov, ktorí by ho potrebovali používať", hovorí Garcia-Fossa o článku o softvéri, ktorý si môžete pozrieť kliknutím sem.

Garcia-Fossa tiež hovorí, že im chvíľu trvalo, kým zo snímok rozpoznali a definovali migračnú oblasť, pretože snímky sa môžu navzájom veľmi líšiť kvôli svetlu, zaostreniu a kontrastu, a dnes používaná verzia už dokáže analyzovať celkom dobre.

Napriek tomu na softvéri stále pracujú a uvádzajú nové a lepšie verzie, pretože zverejnený článok priniesol niektoré potreby na zlepšenie na základe požiadaviek používateľov.

Test používaný na overenie výkonnosti softvéru, migračný test, test poškriabania alebo hojenia rán, je testom bežne používaným v biológii, pretože umožňuje analyzovať základný mechanizmus fyziologických a patologických bunkových udalostí.

Štúdium hojenia rán je okrem angiogenézy a vývoja nádorov dôležitým spôsobom na pochopenie vývoja a modelovania tkanív.

Ak sa test vykonáva v dvoch rozmeroch, je možné merať, ako rýchlo bunky reagujú na ranu, ktorá pokrýva definovanú oblasť.

Inými slovami, experiment v podstate spočíva vo vytvorení medzery v monovrstve konfluenčných buniek v plaku.

V priebehu času začnú bunky migrovať, aby vyplnili medzeru, a rýchlosť migrácie buniek sa môže merať.

Na meranie migračnej rýchlosti buniek potom potrebujú získať snímky, ich množstvo, čo je zase problematický krok analýzy, pretože si vyžaduje manuálne meranie.

Našťastie dnes máme k dispozícii množstvo technológií na zlepšenie a modernizáciu našej analýzy, ktoré vedcom umožňujú prijať lepšie a personalizovanejšie spôsoby získavania výsledkov.

Tak ako to urobili Garcia-Fossa a Gaal.

V súčasnosti je možné nájsť ďalšie komerčné a nekomerčné nástroje na spracovanie oblasti rán.

Nie sú však také jednoduché ako PyScratch a vyžadujú od používateľa určitú úroveň programovania a tiež vyžadujú od používateľa pozornosť na plný úväzok, čím sa analýza stáva náchylnejšou na ľudské chyby, plus čas, ktorý výskumník potrebuje na analýzu všetkých obrázkov a údajov.

V článku autori vysvetľujú, ako tento softvér funguje. Zo všetkých obrázkov zhotovených v rámci experimentu používateľ získa súbor s hodnotami oddelenými čiarkami (.cvs), výstup, ktorý uchováva tabuľkové údaje v obyčajnom texte.

Používateľ potom môže údaje spracovať v rámci svojich bežných postupov. Garcia-Fossa hovorí, že program bol nevyhnutný pre jej magisterskú prácu: "Softvér transformuje vstupné údaje na hodnoty, ktoré majú biologický zmysel, ako napríklad rýchlosť migrácie buniek.

Vďaka PyScratch som mohol lepšie analyzovať účinok mojej nanočastice na bunky rakoviny prostaty a merať rýchlosť migrácie buniek a presný čas dobrého uzavretia."

Ak chcete vyskúšať PyScratch pre svoj výskum, softvér je voľne dostupný a každý z vedeckej komunity ho môže používať, čo pomáha Garciovi-Fossovi a Gaalovi program vylepšovať a zdokonaľovať.

 ____

Aké sú vaše doterajšie skúsenosti s Mind the Graph? Pomôžte nám zlepšiť našu platformu pre vás a pre mnohých ďalších vedcov uverejnením recenzie Mind the Graph. Povedzte nám o svojich skúsenostiach, stačí kliknúť na tu. 

Súvisiace články
logo-odhláška

Prihláste sa na odber nášho newslettera

Exkluzívny vysokokvalitný obsah o efektívnom vizuálnom
komunikácia vo vede.

- Exkluzívny sprievodca
- Tipy na dizajn
- Vedecké novinky a trendy
- Návody a šablóny