PyScratch est un nouveau logiciel open-source implémenté en Python pour l'analyse des données de migration, avec une interface conviviale permettant aux scientifiques ayant peu ou pas de compétences en programmation de l'utiliser.
Le logiciel a été conçu dans le cadre d'un partenariat entre trois scientifiques brésiliens du laboratoire NanoCell Interactions de l'université de Campinas en 2017.
Il est né de la nécessité de ces scientifiques, et aujourd'hui le logiciel a pour but de faciliter la pratique quotidienne des chercheurs, d'exclure l'analyse manuelle, d'augmenter la reproductibilité et de minimiser les erreurs humaines.
L'analyse d'images est l'un des moyens les plus importants utilisés par les scientifiques dans différentes méthodologies pour analyser les résultats.
Non seulement l'utilisation de microscopes automatisés a augmenté ces dernières années, mais aussi la complexité des données acquises.
Une partie du travail d'un scientifique consiste à découvrir comment traiter un nouveau type d'informations, en plus des données, les analyser et les traiter.
Pour ce faire, les scientifiques ont besoin de bons outils spécialisés pour extraire et interpréter correctement toutes les données.
PyScratch a d'abord été créé pour aider Fernanda Garcia-Fossa, une chercheuse biologiste, à analyser une énorme quantité de données provenant de ses essais de migration.
"J'ai gratté les cellules cancéreuses et les ai incubées dans l'équipement pendant 48 heures, en acquérant des images toutes les 15 minutes, et à la fin d'une seule expérience, j'avais environ un millier d'images à regarder et à analyser !
Il était impossible de le faire manuellement", explique Garcia-Fossa. Pour résoudre ce problème, Garcia-Fossa a demandé l'aide de son partenaire, le physicien Vladimir Gaal. À cette époque, Gaal apprenait Python, ce qui était une excellente occasion de mettre ces connaissances en pratique.
Ils ont donc tous deux travaillé à la solution par le biais d'une routine Python, qui a reconnu les zones rayées et les a exportées vers un fichier csv.
"Avec le temps, nous avons ressenti la nécessité de développer une interface utilisateur encore plus facile à utiliser, de manière à pouvoir publier le logiciel pour tout chercheur qui en aurait besoin", explique Garcia-Fossa à propos de l'article sur le logiciel que vous pouvez consulter. en cliquant ici.
Garcia-Fossa raconte également qu'il leur a fallu du temps pour reconnaître et définir la zone de migration à partir des images, car les photos peuvent être très différentes les unes des autres en raison de la lumière, de la mise au point et du contraste, et la version utilisée aujourd'hui peut déjà analyser assez bien.
Néanmoins, ils continuent à travailler sur le logiciel en lançant de nouvelles et meilleures versions, puisque l'article publié a mis en évidence certains besoins d'amélioration en raison de la demande des utilisateurs.
L'essai utilisé pour valider les performances du logiciel, l'essai de migration, ou essai de grattage, ou cicatrisation, est un essai couramment utilisé en biologie car il permet d'analyser le mécanisme sous-jacent des événements cellulaires physiologiques et pathologiques.
L'étude de la cicatrisation est un moyen important de comprendre le développement et la modélisation des tissus, outre l'angiogenèse et le développement des tumeurs.
Lorsque le test est réalisé en deux dimensions, il est possible de mesurer la vitesse à laquelle les cellules réagissent à la plaie, en couvrant la zone définie.
En d'autres termes, l'expérience consiste essentiellement à créer une brèche dans la monocouche de cellules de confluence d'une plaque.
Au fil du temps, pour combler l'espace, les cellules commencent à migrer, et la vitesse de migration des cellules peut être mesurée.
Ensuite, pour mesurer la vitesse de migration des cellules, ils doivent acquérir des images, un grand nombre d'entre elles, ce qui constitue une étape problématique de l'analyse car elle nécessite une mesure manuelle.
Heureusement, nous disposons aujourd'hui de nombreuses technologies permettant d'améliorer et de moderniser notre pipeline d'analyse, ce qui permet aux scientifiques d'adopter des méthodes plus efficaces et plus personnalisées pour obtenir un résultat.
Comme Garcia-Fossa et Gaal l'ont fait.
Il est aujourd'hui possible de trouver d'autres outils commerciaux et non commerciaux disponibles pour traiter la zone de la plaie.
Mais ils ne sont pas aussi simples que PyScratch, et exigent de l'utilisateur un certain niveau de programmation. Ils requièrent également une attention permanente de la part de l'utilisateur, ce qui rend l'analyse plus sensible aux erreurs humaines, sans compter le temps que prend le chercheur pour analyser toutes les images et les données.
Dans l'article, les auteurs expliquent le fonctionnement du logiciel. À partir de toutes les photos prises au cours de l'expérience, l'utilisateur obtient un fichier de valeurs séparées par des virgules (.cvs), une sortie qui stocke des données tabulaires en texte clair.
L'utilisateur peut ensuite traiter les données dans sa routine habituelle. Garcia-Fossa explique que le programme était essentiel pour son mémoire de maîtrise : "Le logiciel transforme les données d'entrée en valeurs qui ont un sens biologique, comme la vitesse de migration des cellules.
J'ai pu mieux analyser l'effet de ma nanoparticule sur les cellules cancéreuses de la prostate et mesurer la vitesse de migration des cellules, ainsi que le moment exact de la bonne fermeture, tout cela grâce à PyScratch."
Si vous souhaitez essayer PyScratch pour vos recherches, le logiciel est disponible gratuitement et toute personne de la communauté scientifique est autorisée à l'utiliser, ce qui aide Garcia-Fossa et Gaal à améliorer le programme.
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