Abstract
Immunology and Infection
Met de komst van flow cytometers kan meten van een toenemend aantal parameters, blijven wetenschappers ontwikkelen grotere panelen om te verkennen fenotypische kenmerken van hun cellulaire monsters. Echter, deze technologische vooruitgang opleveren hoog-dimensionale datasets die steeds moeilijker te analyseren objectief binnen traditionele handleiding gebaseerde gating programma's zijn geworden. Om beter analyseren en presenteren van gegevens, werken wetenschappers samen met bioinformaticians met expertise in het analyseren van hoge-dimensionale gegevens hun stroom cytometry gegevens parseren. Terwijl deze methoden is aangetoond dat het zeer waardevol zijn bij het bestuderen van stroom cytometry, moeten ze nog worden opgenomen in een eenvoudig en makkelijk te gebruiken pakket voor wetenschappers die computationele of programmeertaal deskundigheid ontbreken. Om aan deze behoefte, hebben we ExCYT, een MATLAB-based Graphical User Interface (GUI) die de analyse van hoge-dimensionale stroom cytometry gegevens stroomlijnt door de uitvoering van gewoonlijk werknemer analytische technieken voor het opnemen van high-dimensional data de vermindering van dimensionaliteit door t-GND, een aantal handmatige en geautomatiseerde clustering methoden, heatmaps en roman high-dimensionale stroom percelen. Daarnaast biedt ExCYT traditionele gating opties selecteren populaties van belang voor verdere t-GND en clustering analyse evenals het vermogen om poorten direct aan t-GND percelen. De software verstrekt het extra voordeel van het werken met ofwel gecompenseerd of de niet-gecompenseerde FCS-bestanden. In het geval dat na overname compensatie vereist is, kan de gebruiker kiezen om het programma een directory van enkele vlekken en een onbevlekt monster. Het programma detecteert positieve gebeurtenissen in alle kanalen en gebruikt deze gegevens selecteren om te meer objectief berekenen de compensatie-matrix. Kortom biedt ExCYT een uitgebreide analyse pijpleiding om stroom cytometry gegevens in de vorm van FCS-bestanden en elk individu, ongeacht de computationele opleiding, gebruik van de nieuwste algoritmische benaderingen in het begrip van hun gegevens toestaan.
ABOUT JoVE
Copyright © 2024 MyJoVE Corporation. All rights reserved