PyScratch是一个用Python语言实现的新的开源软件，用于迁移数据分析，其友好的界面使只有少量或没有编程技能的科学家能够使用它。
该软件是由坎皮纳斯大学纳米细胞互动实验室的三位巴西科学家于2017年合作设计的。
它诞生于这些科学家的需要，今天该软件的目的是促进研究人员的日常工作，排除人工分析，增加可重复性，并尽量减少人为错误。
图像分析一直是科学家在不同的方法学中用来分析结果的最重要方式之一。
在过去几年中，不仅自动显微镜的使用增加了，而且获得的数据也更加复杂。
科学家的部分工作是发现如何处理一种新的信息，此外，分析和处理数据。
要做到这一点，科学家们需要良好和专门的工具来正确提取和解释所有的数据。
PyScratch最初是为了帮助生物学家研究员Fernanda Garcia-Fossa分析她的迁移试验的大量数据而创建的。
"我进行了癌细胞的抓取，并在设备中培养了48小时，每15分钟采集一次图片，仅一个实验结束，我就有大约一千张图片可以看和分析！"！
Garcia-Fossa说："不可能用手去做。为了解决这个问题，加西亚-福萨去找她的伙伴，物理学家弗拉基米尔-加尔帮忙，在那段时间，加尔正在学习Python，这是一个将知识付诸实践的好机会。
因此，他们两个人通过Python程序在解决方案中工作，识别出划痕区域并导出到csv文件。
加西亚-福萨说："随着时间的推移，我们感到有必要开发一个用户界面，使之更容易使用，这样我们就可以为任何需要使用的研究人员发布该软件"，关于该软件的文章，你可以查看一下 点击这里.
Garcia-Fossa还告诉我们，他们花了一些时间从图像中识别和定义迁移区域，因为由于光线、焦点和对比度的原因，照片之间可能有很大的不同，而今天使用的版本已经可以很好地分析了。
尽管如此，他们仍在努力推出新的和更好的版本，因为发表的文章已经提出了一些改进的需求，因为用户的需求。
用于验证软件性能的试验，即迁移试验，或划痕试验，或伤口愈合，是生物学中常用的一种试验，因为它可以分析生理和病理细胞事件的基本机制。
除了血管生成和肿瘤的发展，研究伤口愈合是了解发育和组织模型的一个重要途径。
当检测以二维方式进行时，有可能测量细胞对伤口的反应速度，覆盖定义的区域。
换句话说，这个实验基本上是，在斑块中的单层汇合细胞中制造一个缺口。
随着时间的推移，为了填补缺口，细胞开始迁移，可以测量细胞迁移的速度。
然后，为了测量细胞迁移速度，他们需要获取图像，一堆的图像，这又是分析的一个问题步骤，因为它需要人工测量。
幸运的是，今天我们有很多可用的技术来改进和升级我们的分析管道，使科学家能够采用更好和更个性化的方式来获得结果。
就像加西亚-福萨和加尔所做的那样。
今天有可能找到其他商业和非商业的工具来处理伤口区域。
但它们并不像PyScratch那样简单，需要用户有一定的编程水平，还需要用户全时关注，使分析更容易出现人为错误，再加上研究人员分析所有图片和数据的时间。
在这篇文章中，作者解释了该软件的工作原理。从实验中制作的所有图片中，用户得到一个逗号分隔的数值（.cvs）文件，这是一个以纯文本存储表格数据的输出。
然后用户可以在他们的常规程序中处理数据。Garcia-Fossa说，这个程序是必不可少的，对于她的硕士论文，"该软件将输入的数据转化为具有生物学意义的数值，如细胞迁移速度。
我能够更好地分析我的纳米粒子对前列腺癌细胞的影响，并测量细胞迁移速度，以及良好封闭的确切时间，这一切都要感谢PyScratch。"
如果你想为你的研究尝试PyScratch，该软件是免费提供的，科学界的每个人都可以使用它，帮助Garcia-Fossa和Gaal增强和改进该程序。
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