В данной работе разработан программный пакет на языке Python, позволяющий на основе заданного сценария обработки изображений автоматически генерировать программный код и аннотацию к нему. Кроме того, предусмотрена возможность формирования параллельно исполняемого файла, который обеспечивает более эффективное использование ресурсов. Процесс обработки биоинформатических изображений существенно улучшился, стал более эффективным, воспроизводимым и понятным для исследователей и специалистов в области биологии и медицины. Проведено тестирование и оценка разработанных методов и инструментов на подготовленном наборе данных, включающем изображения глаза дрозофилы и конвейерные процедуры для их обработки. Это помогло улучшить обнаружение молекул РНК и повысить точность анализа экспрессии генов.

In this topic, we have devised a Python software package that enables the automatic generation of program code and annotations based on predefined image processing scenarios. Furthermore, we have implemented a novel feature that allows the creation of parallel executable files, resulting in more efficient use of computational resources. Consequently, the entire process of bioinformatics image processing has significant improvements, exhibiting enhanced efficiency, reproducibility, and comprehensibility for researchers and experts in the fields of biology and medicine. Thorough testing and evaluation of the developed methodologies and tools have been conducted using a prepared dataset comprising Drosophila eye images and corresponding pipeline procedures for image processing. This contributed to improved detection of RNA molecules and improved the accuracy of gene expression analysis.