ストラック：粒子追跡と分析のための無料でオープンソースのPythonライブラリ

概要：小胞と細胞外の動的類似性輸送の分析には、粒子追跡アルゴリズムが含まれます。粒子追跡パイプラインの設計は、日常的であるが退屈な作業です。したがって、パーティクルダイナミクス分析は、多くの手動操作を必要とするいくつかのソフトウェア（フィルタリング、検出、追跡など）を組み合わせることでしばしば実行されます。深い学習に基づいた新しいセグメンテーションツールを考えると、ソフトウェア間のモジュール性と相互運用性は、粒子追跡アルゴリズムで不可欠になりました。粒子検出器とトラッカーの間の良好な相乗効果が最も重要です。さらに、推定軌道の品質を制御するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスが必要です。これらの問題に対処するために、アルゴリズムを標準化された粒子追跡パイプラインに組み合わせることができるPythonライブラリであるStrackingを開発しました。 可用性と実装：ストラックは「PIPインストール」を使用したPythonライブラリとして利用でき、ソースコードはGithub（https://github.com/sylvainprigent/stracking）で公開されています。グラフィカルインターフェイスは、Napari-StrackingとNapari-Tracks-Readerの2つのナパリプラグインを使用して使用できます。これらのNapariプラグインは、Napariプラグインメニューまたは「PIPインストール」を使用してインストールできます。Napariプラグインソースコードは、github（https://github.com/sylvainprigent/napari-tracks-reader、https://github.com/sylvainprigent/napari-stracking）で入手できます。 補足情報：補足データは、バイオインフォマティクスオンラインで入手できます。

SUMMARY: Analysis of intra- and extracellular dynamic like vesicles transport involves particle tracking algorithms. The design of a particle tracking pipeline is a routine but tedious task. Therefore, particle dynamics analysis is often performed by combining several pieces of software (filtering, detection, tracking, etc.) requiring many manual operations, and thus leading to poorly reproducible results. Given the new segmentation tools based on deep learning, modularity and interoperability between software have become essential in particle tracking algorithms. A good synergy between a particle detector and a tracker is of paramount importance. In addition, a user-friendly interface to control the quality of estimated trajectories is necessary. To address these issues, we developed STracking, a Python library that allows combining algorithms into standardized particle tracking pipelines. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: STracking is available as a Python library using 'pip install' and the source code is publicly available on GitHub (https://github.com/sylvainprigent/stracking). A graphical interface is available using two napari plugins: napari-stracking and napari-tracks-reader. These napari plugins can be installed via the napari plugins menu or using 'pip install'. The napari plugin source codes are available on GitHub (https://github.com/sylvainprigent/napari-tracks-reader, https://github.com/sylvainprigent/napari-stracking). SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.