Laden Sie zunächst das CLOCCS-Ausrichtungsrepository herunter, indem Sie den Befehl in das Terminal eingeben. Erstellen Sie eine Conda-Umgebung mithilfe von conda.rec. yml-Datei, indem Sie den Befehl in das Terminal in dem Ordner eingeben, in dem das CLOCCS-Ausrichtungsrepository geklont wurde.
Doppelklicken Sie auf die cloccs_v2023. jar-Datei, die sich im Ordner CLOCCS im Repository für die CLOCCS-Ausrichtung befindet, und warten Sie, bis eine grafische Benutzeroberfläche geöffnet wird. Der Bildschirm ermöglicht Eingabeoptionen für den CLOCCS-Lauf und zeigt die Ergebnisse nach der Ausführung an.
Geben Sie die Versuchsbedingungen ein, indem Sie die Temperatur in Celsius über das Textfeld Temperatur angeben, und geben Sie die Synchronisationsmethode über das Dropdown-Menü Synchro.method an. Um die Einstellungen für die Knospungsdaten einzugeben, wählen Sie die Option Knospe für knospende Hefe aus dem Dropdown-Menü des Modelltyps. Importieren Sie die Daten, indem Sie eine Datei über die Schaltfläche Datei auswählen hochladen oder in die Texteingabefelder des Bedienfelds "Datenimport" eingeben.
Die erste Spalte gibt die Zeitpunkte an, und die anderen beiden Spalten geben die aufstrebenden Daten an. Um die Einstellungen für durchflusszytometrische Daten einzugeben, wählen Sie den Abschnitt Fluss aus dem Dropdown-Menü Modelltyp aus. Importieren Sie die Daten über das Bedienfeld "Datenimport" und klicken Sie auf "Datei auswählen".
Wählen Sie dann im Feld Zeiten für Anpassung die Zeitpunkte aus, für die eine durchflusszytometrische CLOCCS-Anpassung dargestellt werden soll. Nachdem Sie alle Eingaben für die Knospung oder die Durchflusszytometrie ausgewählt haben, klicken Sie auf die Schaltfläche Anwenden und dann auf die Schaltfläche Probe am oberen Bildschirmrand. Zeigen Sie die Diagramme der Knospungskurve oder der Durchflusszytometrie auf der Registerkarte "Prognostizierte Anpassungen" an.
Rufen Sie die CLOCCS-Parameter aus der Anpassung ab, indem Sie die Registerkarte A-posteriori-Parameter auswählen. In der resultierenden Tabelle besteht jede Zeile aus dem Parameter, wobei die letzte Zeile die A-posteriori-Zeile ist. Die Spalten bestehen aus dem vorhergesagten Parameter für den Mittelwert, dem unteren Konfidenzintervall von 2,5 %, dem oberen Konfidenzintervall von 97,5 % und der Akzeptanzrate.
Die CLOCCS-Knospenkurven waren richtig angepasst, wie die Datenpunkte zeigten, die die entsprechende Anpassungskurve mit einem kleinen 95%-Konfidenzband überlagerten. Mit den Phasendaten des Zellzyklus durch die Durchflusszytometrie erzeugt CLOCCS eine CLOCCS-Anpassung für jeden ausgewählten Zeitpunkt.
