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带有 Python 的干涉散射显微镜

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PiSCAT:用于干涉散射显微镜的 Python 开源包(主页

iSCAT 显微镜是在大约二十年前推出的 ( 1 ),并被证明是在纳米尺度上进行无标记成像和跟踪物质的首选方法 ( 2 ),具有广泛的应用,例如金纳米粒子的检测、单一染料分子、病毒和小蛋白质(3)。iSCAT 显微镜中的纳米颗粒图像是通过从颗粒散射的光与作为入射激光的一部分的参考场之间的干涉形成的。来自纳米粒子的光稳定散射信号允许在高速下进行非常长时间的测量,一直到兆赫兹,仅受现有技术的限制,例如相机或扫描仪。然而,录制快速而长的视频会产生大量数据,需要经过几个阶段的计算要求高的分析。我们介绍PiSCAT作为基于 python 的包,用于分析各种 iSCAT 测量和相关实验。PiSCAT 旨在促进对大数据的高性能定量分析,并提供一个普遍开放的平台,以支持和加速 iSCAT 及相关社区的研究。为了方便 PiSCAT 的使用,我们提供了具有实时代码功能的教程,其中我们展示了 iSCAT 显微镜的最先进算法。这些涵盖了jupyter 笔记本中的重要教育材料,并由基于 Web 的文档页面提供支持。

在第一个版本中,我们提供了分析工具,用于通过广角 iSCAT 显微镜对单个未标记的蛋白质进行灵敏检测。蛋白质只有几纳米大小,分子量从几到几百kDa。早在 2014 年,它们就已通过 iSCAT 检测到小蛋白,小至质量为 65 kDa 的牛血清白蛋白 (BSA) 蛋白 ( 4 )。iSCAT 显微镜被用于一些更高级的应用,例如细胞分泌的实时研究 ( 5 , 6 ) 和单个蛋白质的定量质谱 ( 7 )。

文档

PiSCAT 模块的文档网页可以在 这里找到。

大多数 PiSCAT 定位和跟踪方法的输出都是Panda 数据帧类型。该数据结构能够根据不同的分析级别轻松附加/扩展更多信息。包含定位和跟踪例程结果的数据结构可以保存为 csv、mat 和 HDF5 文件。这有助于用户使用不同的软件(即 MATLAB 和 Microsoft Excel)处理分析的信息。HDF5 是一种众所周知的格式,可以用不同的编程语言读取,并支持大型、复杂、异构的数据。HDF5 使用类似“文件目录”的结构,允许用户以结构化方式组织文件中的数据,并嵌入元数据,使其具有自我描述性。

安装

来自 PyPi

要使用 PyPi 安装 PiSCAT,请在控制台中输入以下命令:

pip install piscat

PiSCAT的本地安装

克隆/下载此存储库并解压缩。在项目目录中输入以下命令

pip install -e .

运行 PiSCAT GUI

安装完成并激活 python 环境后,在控制台中输入以下命令:

python -m piscat

运行 PiSCAT 教程

安装完成并激活 python 环境后,在控制台中输入以下命令:

python -m piscat.Tutorials

引用 PiSCAT

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如果您在科学出版物或其 API 或设计中使用 PiSCAT,我们将不胜感激引用以下论文:

[1] Mirzaalian Dastjerdi、Houman 等人。“PiSCAT:干涉散射显微镜的 Python 包。” 开源软件杂志 7.71 (2022)。(期刊)

中文条目:

@article{Dastjerdi2022,
  doi = {10.21105/joss.04024},
  url = {https://doi.org/10.21105/joss.04024},
  year = {2022},
  publisher = {The Open Journal},
  volume = {7},
  number = {71},
  pages = {4024},
  author = {Houman Mirzaalian Dastjerdi and Reza Gholami Mahmoodabadi and Matthias Bär and Vahid Sandoghdar and Harald Köstler},
  title = {PiSCAT: A Python Package for Interferometric Scattering Microscopy},
  journal = {Journal of Open Source Software}
}

测试

要运行测试,请激活 PiSCAT 虚拟环境。在项目目录中,在控制台中输入以下命令:

python setup.py test

在 PyCharm IDE 中安装 PiSCAT 虚拟环境:

  1. 按照超链接并安装Python 3.9PyCharm
  2. 根据此处提供的说明创建虚拟环境。
  3. 按照此链接选择 PiSCAT venv 作为解释器,安装 setup.py 文件,然后运行 ​​setup.py 任务。

贡献

始终欢迎对 PiSCAT 的贡献,非常感谢他们!我们的贡献政策可以在这里找到。

项目详情


下载文件

下载适用于您平台的文件。如果您不确定要选择哪个,请了解有关安装包的更多信息。

源分布

piscat-0.2.5.tar.gz (3.8 MB 查看哈希

已上传 source

内置分布

piscat-0.2.5-py3-none-any.whl (3.8 MB 查看哈希

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