시작하려면 터미널에 명령을 입력하여 CLOCCS 정렬 저장소를 다운로드합니다. conda.rec를 사용하여 conda 환경을 만듭니다. CLOCCS 정렬 저장소가 복제된 폴더의 터미널에 명령을 입력하여 yml 파일을 엽니다.
cloccs_v2023 두 번 클릭합니다. jar 파일을 CLOCCS 정렬 저장소의 CLOCCS 폴더에 저장하고 그래픽 사용자 인터페이스가 열릴 때까지 기다립니다. 화면은 CLOCCS 실행에 대한 입력 옵션을 허용하고 실행 후 결과를 표시합니다.
온도(Temperature) 텍스트 상자를 사용하여 온도를 섭씨 단위로 지정하여 실험 조건을 입력하고 드롭다운 메뉴 Synchro.method를 사용하여 동기화 방법을 지정합니다. 신진 데이터에 대한 설정을 입력하려면 모델 유형 드롭다운 메뉴에서 신진 효모에 대한 새싹 옵션을 선택합니다. 파일 선택 버튼을 사용하여 파일을 업로드하거나 데이터 가져오기 패널의 텍스트 입력 상자에 입력하여 데이터를 가져옵니다.
첫 번째 열은 시점을 지정하고 다른 두 열은 시작 데이터를 지정합니다. 유세포 분석 데이터에 대한 설정을 입력하려면 모델 유형 드롭다운 메뉴에서 흐름 섹션을 선택합니다. 데이터 가져오기 패널을 사용하여 데이터를 가져오고 파일 선택을 클릭합니다.
그런 다음 피팅 시간 상자에서 유세포 분석 CLOCCS 피팅을 플로팅해야 하는 시점을 선택합니다. 신진 또는 유세포 분석에 대한 모든 입력이 선택되면 Apply 버튼을 클릭한 다음 화면 상단의 Sample 버튼을 클릭합니다. Predicted Fits 탭에서 신진 곡선 또는 유세포 분석 플롯을 봅니다.
사후 매개변수(Posterior Parameters) 탭을 선택하여 피팅에서 CLOCCS 매개변수를 가져옵니다. 결과 테이블에는 매개 변수로 구성된 각 행이 있으며 마지막 행은 사후 행입니다. 열은 평균, 2.5% 신뢰 구간 하한, 97.5% 신뢰 구간 상한 및 합격률에 대한 예측 모수로 구성됩니다.
CLOCCS 출아 곡선은 해당 적합 곡선을 작은 95% 신뢰 대역으로 오버레이하는 데이터 포인트에서 알 수 있듯이 적절하게 적합했습니다. 유세포 분석 세포주기 단계 데이터를 사용하여 CLOCCS는 선택한 각 시점에 대한 CLOCCS 적합도를 생성합니다.
