與分子運動相互作用的細胞骨架纖維在理解醫學，細胞和分子中的各種生理過程中起著重要作用。但是，用於此目的的重要技術，試管（IVM）中的檢查經常會與視頻錄製中精確，快速地分析纖維運動的挑戰。這是名為Philement Steps的高級工具，用於提出使用Python進行高速分析的自動解決方案。
由Carol Gregorio，Ryan Bowser和亞利桑那大學的Gerrie Farman博士開發。 Philant是一個光纖跟踪程序，旨在提高IVM分析的效率和準確性。他們的作品發表在《生物學雜誌》中，提供了一種提取信息的新方法，有助於減少偏見並有助於分析和覆蓋。
“ Philant的主要優點是能夠完全從視頻處理到數據提取，使其成為研究肌動蛋白相互作用的研究人員的強大工具。” Koriok教授：“使用豬肉包，歐司，該計劃的計劃可以確信它仍然是現代的，並且可以實現未來的發展。”
IVM測試通常與檢查發光纖維的運動（例如塗有運動蛋白或動力素的表面上的F -ATIN或微管）的運動有關，而傳統的分析方法通常會自身遵循。該過程自動將有關纖維速度和平均長度和運動的平均長度的信息分開。通過將圖像轉換為二進制尺寸，並使用Sentron Centroid算法進行詳細分析纖維運動，即使在高速設置中也是如此。
貧困的出色特徵之一是能夠處理重疊纖維而不會失去跟踪數據的能力，這是舊軟件的一般問題。這樣可以確保不丟棄重要信息，從而導致更可靠和全面的結果。 “即使纖維再次出現時，我們的程序可以跟踪纖維的運動，即使它們暫時重疊或消失了片刻。”
研究人員強調了Philant在研究進步心臟力學方面的重要性，因為它通過減少與代碼和復雜圖像分析相關的學習範圍使該分支更容易。 “ Philament的自動數據分析允許對高IVM數據進行分析，這對於檢查了各種情況（例如疲勞和疲勞）的主要教育很重要。”格雷戈里奧添加了
在他們的研究中，通過將結果與自我-Follow -UP方法和其他半自動程序進行比較，慈善團隊的表現團隊。他們發現貧困不僅與自我測量的準確性相對應。但是，就速度和隨後的對像數量而言，它比軟件更有效。 Gregorio教授說：“與先前的計劃相比，貧困使分析速度提高了10個因素，從而可以更快，更有效地收集和分析數據。”
與基礎研究相比，哲學的潛在用途超過了 – 在尋找和開發藥物方面的深入信息中有價值。通過啟用高影響力效應的篩查，影響酸 – 米奧西斯哲學的反應可以促進新的治療靶標和藥物的效率。
雖然研究界仍在探索細胞纖維和蛋白質的複雜動態，但諸如貧困工具將在發展我們的理解和揭示醫學和科學開發的新可能性方面發揮重要作用。憑藉易於使用的界面和分析強數據的能力，貧困是格雷戈里奧教授在現代科學研究中自動系統的力量的證明，她的團隊為我們如何接近和分析摩托車纖維的相互作用為未來創新提供了新的標準。
參考期刊
Bowser，RM，Farman，GP和Gregorio，CC（2024）Philament：纖維跟踪計劃，以快速而精確地分析管測試。生物物理學報告，4，100147。 Doi： https://doi.org/10.1016/j.bpr.2024.100147
關於作者
目前，我是Arizena大學的研究科學家，檢查了肌絲蛋白相互作用在健康和疾病中的作用。我檢查蛋白質結構通過突變的變化，無論是膨脹的心肌病和磷酸化還是磷酸化的（翻譯後修改）來實現這些相互作用，我使用許多細胞和力學等技術來綁住纖維來檢查組織的反應，並使用用於控制肌肉互動的主要鈣離子。我還通過使用試管中的運動（IVM）中的運動和將硬度旋轉作為檢查肌球蛋白（肌肉中的摩西分子）的一種方法，從而檢查了這些蛋白如何在單個分子水平上相互作用。在不同的生理條件下自然硬度。 X射線的照明使我們能夠在各種條件下檢查肌肉的肌肉到納米水平，從而使我們能夠篩選肌肉中的許多蛋白質具有肌肉反應。
此外，我向許多學生提供建議，並在許多將這些知識傳遞給其他實驗室的實驗室中發布。在實驗室外面，我喜歡在這兩個區域讀書和騎自行車。探索城市內部和周圍的自然美景。
我是亞利桑那大學研究的趕時間學生，與格雷戈里奧實驗室中的心臟蛋白質規則互動。我的項目著重於了解靜脈毒素（LMOD）和腺循環酶的作用。 2（CAP2），我在Python中學到了，我在與Gregorio博士合作時學到了這一點。 Farman博士是第一次，我享受了編程的創造力和解決方案。
在實驗室中，我開發了一種自動數據分析方法來改進研究，例如我們的軟件 在試管中 運動（IVM）以及單個細胞機制和騷擾的其他腳本。除了創建數據分析工具外，我還使用IVM實驗和研究項目的唯一細胞力學。
在實驗室外面，我對科學研究充滿熱情。我出現在KXCI 91.3的“星期四論文”中。我諮詢了一名高中生作為Star Lab的協調員，我喜歡與幼兒園到高中的學生談論科學！
