Name: excyt: a graphical user interface for streamlining analysis of high-dimensional cytometry data
Uploaded: 2019-01-16T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data at JoVE.com

המחברים לא תודות לך

1. איסוף והכנת Cytometry נתונים
<ol><li>במקום כל כתמי יחיד בתוך תיקיה על-ידי עצמם ותווית בשם ערוץ (על ידי fluorophore, לא סמן).</li>
</ol>2. הנתונים היבוא & עיבוד קדם
<ol><li>כדי להשהות או לשמור לאורך צינור ניתוח זה, השתמש בלחצן שמירת סביבת עבודה בפינה השמאלית התחתונה של התוכנית כדי להציל את ...

<ol>
	<li>Benoist, C., Hacohen, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Flow+cytometry,+amped+up.">Flow cytometry, amped up.</a> Science. 332 (6030), 677-678 (2011).</li><li>Ornatsky, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Highly+multiparametric+analysis+by+mass+cytometry.">Highly multiparametric analysis by mass cytometry.</a> Journal of immunological methods. 361 (1), 1-20 (2010).</li><li>Tanner, S. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Flow+cytometer+with+mass+spectrometer+detection+for+massively+multiplexed+single-cell+biomarker+assay.">Flow cytometer with mass spectrometer detection for massively multiplexed single-cell biomarker assay.</a> Pure and Applied Chemistry. 80 (12), 2627-2641 (2008).</li><li>Maecker, H. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardization+of+cytokine+flow+cytometry+assays.">Standardization of cytokine flow cytometry assays.</a> BMC immunology. 6 (1), 13 (2005).</li><li>Brazma, A., Vilo, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gene+expression+data+analysis.">Gene expression data analysis.</a> FEBS letters. 480 (1), 17-24 (2000).</li><li>Pyne, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+high-dimensional+flow+cytometric+data+analysis.">Automated high-dimensional flow cytometric data analysis.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences. 106 (21), 8519-8524 (2009).</li><li>Ge, Y., Sealfon, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=flowPeaks:+a+fast+unsupervised+clustering+for+flow+cytometry+data+via+K-means+and+density+peak+finding.">flowPeaks: a fast unsupervised clustering for flow cytometry data via K-means and density peak finding.</a> Bioinformatics. 28 (15), 2052-2058 (2012).</li><li>Venkatesh, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determinants+of+perceived+ease+of+use:+Integrating+control,+intrinsic+motivation,+and+emotion+into+the+technology+acceptance+model.">Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model.</a> Information systems research. 11 (4), 342-365 (2000).</li><li>Bagwell, C. B., Adams, E. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fluorescence+spectral+overlap+compensation+for+any+number+of+flow+cytometry+parameters.">Fluorescence spectral overlap compensation for any number of flow cytometry parameters.</a> Annals of the New York Academy of Sciences. 677 (1), 167-184 (1993).</li><li>Lavin, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Innate+immune+landscape+in+early+lung+adenocarcinoma+by+paired+single-cell+analyses.">Innate immune landscape in early lung adenocarcinoma by paired single-cell analyses.</a> Cell. 169 (4), 750-765 (2017).</li><li>Chevrier, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+immune+atlas+of+clear+cell+renal+cell+carcinoma.">An immune atlas of clear cell renal cell carcinoma.</a> Cell. 169 (4), 736-749 (2017).</li><li>Hartigan, J. A., Wong, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Algorithm+AS+136:+A+k-means+clustering+algorithm.">Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm.</a> Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). 28 (1), 100-108 (1979).</li><li>Ester, M., Kriegel, H. P., Sander, J., Xu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Density-based+spatial+clustering+of+applications+with+noise.">Density-based spatial clustering of applications with noise.</a> International Conference Knowledge Discovery and Data Mining. 240, (1996).</li><li>Levine, J. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Data-driven+phenotypic+dissection+of+AML+reveals+progenitor-like+cells+that+correlate+with+prognosis.">Data-driven phenotypic dissection of AML reveals progenitor-like cells that correlate with prognosis.</a> Cell. 162 (1), 184-197 (2015).</li><li>Blondel, V. D., Guillaume, J. L., Lambiotte, R., Lefebvre, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast+unfolding+of+communities+in+large+networks.">Fast unfolding of communities in large networks.</a> Journal of statistical mechanics: theory and experiment. 2008 (10), P10008 (2008).</li><li>Le Martelot, E., Hankin, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast+multi-scale+detection+of+relevant+communities+in+large-scale+networks.">Fast multi-scale detection of relevant communities in large-scale networks.</a> The Computer Journal. 56 (9), 1136-1150 (2013).</li><li>Newman, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast+algorithm+for+detecting+community+structure+in+networks.">Fast algorithm for detecting community structure in networks.</a> Physical review E. 69 (6), 066133 (2004).</li><li>Hespanha, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> An efficient matlab algorithm for graph partitioning. , 1-8 (2004).</li><li>Moon, T. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+expectation-maximization+algorithm.">The expectation-maximization algorithm.</a> IEEE Signal processing. 13 (6), 47-60 (1996).</li><li>Bishop, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pattern recognition and machine learning. , (2006).</li></ol>

כאן אנו מציגים ExCYT, ממשק משתמש גרפי הרומן פועל אלגוריתמים מבוססי-MATLAB כדי לייעל את ניתוח של נתוני cytometry גבוהה-ממדי, המאפשר לאנשים ללא רקע לתיכנות ליישם את המילה האחרונה נתונים גבוהה-ממדי ניתוח אלגוריתמים. הזמינות של תוכנה זו על הקהילה המדעית רחבה יותר יאפשר למדענים לחקור את הנתונים שלהם cytomet...

ההתקדמות cytometry זרימה, כמו גם כניסתו של cytometry המוני אפשרה רופאים ומדענים לזהות במהירות ולאפיין phenotypically דגימות ביולוגית, קלינית מעניין עם רמות חדשות של רזולוציה, יצירת גדול ערכות גבוהה-ממדי נתונים המהווים מידע עשיר1,2,3. בעוד בשיטות המקובלות לניתוח נתונים cytometry זרימה כגון gating ידני כבר יותר ישירה עבור ניסויים בהם קיימות בכמה חוטים או הסמנים יש אוכלוסיות ניכרת באופן חזותי, גישה זו יכול להיכשל ליצור תוצאות לשחזור בעת ניתוח ערכות נתונים-ממדים או אלה עם סמנים מכתים על הספקטרום. לדוגמה, במחקר רב מוסדיים, היכן התוך תאית מכתים (ICS) מבחני היו המבוצעת כדי להעריך את הפארמצבטית של quantitating תגובות תא T אנטיגן ספציפי, למרות דיוק inter-laboratory טוב, ניתוח, במיוחד gating, הציג מקור לא מבוטל של השתנות4. יתר על כן, תהליך ידני gating אוכלוסייה של אינטרסים, מלבד היותו סובייקטיבית הוא מאוד זמן רב, עבודה אינטנסיבית. עם זאת, הבעיה של ניתוח ערכות נתונים גבוהה-מימדי בצורה איתנה, יעיל ומתוזמן אינה אחד חדש מחקר למדעים. מחקרים ביטוי גנים לעיתים קרובות ליצור ערכות נתונים מאוד גבוהים-ממדי (לעיתים קרובות גודל מאות גנים) איפה הטפסים ידנית של ניתוח יהיה פשוט באמצעות חישוב. על מנת להתמודד עם הניתוח של ערכות נתונים אלה, יש כבר הרבה עבודה בפיתוח bioinformatic כלים לניתוח נתונים של ביטוי גנים5. גישות אלה אלגוריתמית רק לאחרונה שאומצו בניתוח נתונים cytometry מספר הפרמטרים גדל, הוכיחו להיות בעל ערך לצורך הניתוח של אלה6,גבוהה ערכות נתונים תלת-ממדי7.
למרות הדור של יישום מגוון רחב של חבילות תוכנה מאפשרות להחיל גישות אלה bioinformatic גבוהה-ממדי על הנתונים שלהם cytometry זרימה והאלגוריתמים, שיטות אנליטיות אלה עדיין נשארים בעיקר שאינם בשימוש. בעוד שיכול להיות מגוון גורמים מוגבל של אימוץ נרחב של גישות אלה נתונים cytometry8, מכשול גדול אנחנו חושדים להשתמש גישות אלה על ידי מדענים, חוסר הידע חישובית. למעשה, רבים של אלה חבילות תוכנה (קרי, flowCore, flowMeans ו OpenCyto) נכתבות ניתן ליישם תכנות כגון R עדיין דורשים ידע בתכנות מהותית. חבילות תוכנה כגון FlowJo מצאו בקרב מדענים בשל הפשטות של השימוש, הטבע 'הכנס-הפעל', כמו גם תאימות עם מערכת ההפעלה במחשב. על מנת לספק מגוון רחב של שיטות אנליטיות מקובל ובעל ערך על תיכנות לא מוכר המדען, פיתחנו ExCYT, ממשק משתמש גרפי (GUI) שניתן בקלות להתקין ב- PC/Mac שמושכת הרבה בטכניקות האחרונות הפחתת dimensionality להמחשת אינטואיטיבי, מגוון שיטות קיבוץ באשכולות המצוטטים בספרות, יחד עם תכונות הרומן לחקור את הפלט של אלה כולל קיבוץ באשכולות אלגוריתמים עם heatmaps, רומן מתווה בקופסה זרימה גבוהה-ממדי.
ExCYT הוא ממשק משתמש גרפי שנבנה ב- MATLAB, ולכן ניתן גם להפעיל בתוך MATLAB ישירות או מתקין מסופק זה יכול לשמש כדי להתקין את התוכנה על כל PC/mac. התוכנה זמינה במלון https://github.com/sidhomj/ExCYT. אנו מציגים פרוטוקול מפורט כיצד לייבא נתונים, לעבד אותו מראש, לערוך רדוקציה dimensionality t-סנה, נתוני אשכול, מיון & לסנן אשכולות בהתבסס על העדפות משתמשים, הצגת מידע על האשכולות עניין באמצעות heatmaps ו הרומן זרימה גבוהה-ממדי/תיבת חלקות (איור 1). צירים ב- t-סנה חלקות שרירותית ובלתי ביחידות שרירותי, וככזה כפי שמוצג לא תמיד הדמויות לפשטות של המשתמש בממשק. צביעה של נקודות נתונים ב- "Heatmaps t-סנה" היא כחול צהוב המבוססת על האות של סמן המצוין. בקיבוץ באשכולות פתרונות, הצבע של נקודת הנתונים מבוסס שרירותי על מספר האשכולות. כל החלקים של זרימת העבודה יכולה לצאת לפועל שבלוח יחיד GUI (איור 2 & טבלה 1). לבסוף, אנו נדגים את השימוש ExCYT על נתונים שפורסמו בעבר לחקור את הנוף המערכת החיסונית של קרצינומה של תאי הכליה בספרות, נותחו גם בשיטות דומות. ניתן למצוא את ערכת הנתונים לדוגמה שהשתמשנו כדי ליצור את הדמויות בכתב היד יחד עם פרוטוקול למטה ב https://premium.cytobank.org/cytobank/projects/875, בעת רישום חשבון.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="597">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Desktop</td>
			<td style="width:95px;">SuperMicro</td>
			<td style="width:119px;">Custom Build</td>
			<td style="width:167px;">Computer used to run analysis</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">MATLAB</td>
			<td style="width:95px;">Mathworks</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td>Software used to develop ExCYT</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

excyt: a graphical user interface for streamlining analysis of high-dimensional cytometry data

עם כניסתו של זרימה cytometers מסוגל מדידת מספר גדל והולך של פרמטרים, המדענים ממשיכים לפתח לוחות גדולים יותר לחקור phenotypically מאפייני דוגמאות הסלולר שלהם. עם זאת, הפיתוחים הטכנולוגיים האלה תשואה גבוהה-ממדי בערכות נתונים הפכו להיות יותר ויותר קשה לנתח באופן אובייקטיבי בתוך תוכניות המגביל מבוססות ידנית מסורתית. כדאי לנתח, להציג נתונים, מדענים משתפים פעולה עם bioinformaticians עם מומחיות בניתוח נתונים גבוהה-ממדי כדי לנתח את הנתונים שלהם cytometry זרימה. בעוד ששיטות אלה הוכחו להיות חשוב מאוד ללמוד cytometry זרימה, הם טרם ניתן לשלב בחבילה פשוטה, קלה לשימוש עבור המדענים חסרי התמחות חישובית או תכנות. כדי לטפל צורך זה, פיתחנו ExCYT, MATLAB מבוסס גרפי וממשקי משתמש (GUI) המייעל את הניתוח של נתוני cytometry זרימה גבוהה-ממדי על-ידי יישום שיטות אנליטיות הנפוצות עבור נתונים גבוהה-ממדי כולל הפחתת dimensionality על ידי t-סנה, מגוון רחב של שיטות קיבוץ באשכולות אוטומטיות וידניות, heatmaps זרימה גבוהה-ממדי הרומן חלקות. בנוסף, ExCYT מספק אפשרויות המגביל המסורתי של אוכלוסיות נבחרות עניין נוסף t-סנה, קיבוץ באשכולות ניתוח, כמו גם את היכולת להחיל גייטס ישירות על t-סנה חלקות. התוכנה מספקת את היתרון הנוסף של עבודה עם גם פיצוי כספי או הקבצים FCS uncompensated. בכל מקרה שבו נדרש פיצוי שלאחר הרכישה, המשתמש יכול לבחור לספק התוכנית ספרייה של כתמי יחיד דוגמה וללא רבב. התוכנית מזהה אירועים חיוביים של כל הערוצים ומשתמש בחר נתונים לחישוב המטריצה פיצוי באופן יותר אובייקטיבי. לסיכום, ExCYT מספק קו צינור ניתוח מקיף לקחת נתונים cytometry זרימה בצורה של FCS הקבצים ולאפשר כל אדם, ללא קשר אימונים חישובית, להשתמש הגישות אלגוריתמית האחרון בהבנת הנתונים שלהם.

על מנת לבדוק את השימושיות של ExCYT, ניתחנו את ערכת נתונים אצר בהוצאת שוורייה. ואח שכותרתו "המערכת החיסונית אטלס של ברור כליות קרצינומה של תאים' איפה הקבוצה נערך ניתוח CyTOF עם לוח המערכת החיסונית מקיף על גידול דגימות שנלקחו 73 חולים11. שני לוחות נפרדים, לוח מיאל?...

Watch this Scientific Journal Video about ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data at JoVE.com

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data

ExCYT הוא MATLAB מבוסס גרפי וממשקי משתמש (GUI) המאפשר למשתמשים לנתח את הנתונים cytometry זרימה שלהם דרך כלל המועסקים בשיטות אנליטיות עבור נתונים גבוהה-ממדי כולל הפחתת dimensionality באמצעות t-סנה, מגוון אוטומטיות וידניות קיבוץ באשכולות שיטות heatmaps, זרימה גבוהה-ממדי הרומן חלקות.

ExCYT: ממשק משתמש גרפי עבור התייעלות ניתוח של נתוני Cytometry גבוהה-ממדי

With the advent of flow cytometers capable of measuring an increasing number of parameters, scientists continue to develop larger panels to phenotypically ...

שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום הביו-רפואי, כגון הבנת הפנוטיפ של תת-אוכלוסיות רלוונטיות ביולוגית. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא מאפשרת לאדם ללא ניסיון בתכנות לנתח את נתוני הציטומטריה שלהם עם העדכניים ביותר בטכניקות ממדיות גבוהות. כדי להתחיל צינור ניתוח, בחר תחילה את סוג הציטומטריה ואת מספר האירועים שיש לדגום מהקובץ.לאחר מכן, לחץ על אוכלוסיית שער, בחר את אוכלוסיות התאים המעניין והזן את אחוז האירועים לניתוח במורד הזרם. לאחר מכן בחר את מספר הערוצים שישמשו לניתוח בתיבת הרשימה. עבור הטבעת שכן סטוכסטי עם T, או ניתוח t-SNE, לחץ על t-SNE כדי להתחיל לחשב את ערכת הנתונים של מידתיות מופחתת.לאחר חישוב קבוצה זו, לחץ על שמור תמונת TSNE, ובתפריט המוקפץ סמן-ספציפי t-SNE, בחר סמן מסוים של עניין. איור יופיע המציג ייצוג מפת חום של העלילה t-SNE שניתן לשמור עבור יצירת איורים. כדי להתחיל בניתוח קיבוץ באשכולות, בחר אפשרות בתיבת הרשימה שיטת קיבוץ באשכולות ולחץ על אשכול.כדי למיין את האשכולות לפי סמן מעניין, בחר באפשרות המתאימה המתאימה מהתפריט הנפתח Sort ולחץ על סדר עולה, יורד, כדי לעדכן את רשימת האשכולות בתיבת הרשימה אשכולות. להגדרת ערך סף מינימלי לאשכול נתון בערוץ מסוים, בחרו אפשרות מהתפריט הנפתח Threshold והגדירו סף מתאים. לאחר קביעת הסף, לחצו על 'הוסף מעל סף' או על 'הוסף מתחת לסף', כדי לציין את כיוון הסף והזינו תסתם מספרי בתיבה 'סף תדירות אשכול', בחלונית 'מסנן אשכולות', כדי לקבוע סף מינימלי לתדירות האשכול.כדי לבחור אשכולות לצורך אינדיבידואליזציה של ניתוח נוסף, בחר את אשכולות העניין בתיבת הרשימה אשכולות. ולהשתמש בלחצן בחר, כדי להעביר את האפשרויות לתיבת הרשימה ניתוח אשכולות. ליצירת מפות חום של האשכולות, בחרו באשכולות המעניינים בתיבת הרשימה 'ניתוח אשכולות' ולחצו על הלחצן 'מפת חום של אשכולות'.כדי ליצור התוויית תיבה רב-ממדית, או התוויית זרימה רב-ממדית, בחר את אשכולות העניין בתיבת הרשימה ניתוח אשכולות ולחץ על התוויית תיבה ממדית גבוהה או על התוויית זרימה ממדית גבוהה, כדי להעריך באופן חזותי את התפלגות הערוצים הנתונים באשכולות שונים בכל הממדים. להצגת אשכולות בחלקות זרימה 2D מסורתיות, בחרו בהמרה ובערוצים המתאימים בחלונית 'התוויית זרימה קונבנציונלית' ולחצו על 'התוויית זרימה קונבנציונלית'. כאן, ניתוח t-SNE מייצג של מפות חום עבור סמנים שונים בתוך צינור ניתוח פאנל מיאלואיד, מוצגים.באמצעות היישום החמדנות המהיר בתוך ExCYT כדי לקבץ את הנתונים עם 100, 000 מהשכנים הקרובים ביותר, נחשפו 19 תת-אוכלוסיות של תאים. השוואת מפות החום המקוריות לאשכולות שנוצרו על ידי ExCYT אפשרה לזהות אשכולות דומים של תאי המיאלואיד בין שתי קבוצות הנתונים. ניתוח של לוח הלימפה עם גישת קיבוץ היררכי קונבנציונלית ומהירה יותר, הניב הפצות סמן דומות באמצעות מפות חום t-SNE.יתר על כן, קיבוץ מחדש של הנתונים באמצעות אשכולות היררכיים הדגים אשכולות דומים של תאי הלימפה. יש לציין כי אוכלוסיית תאי T רגולטורית ייחודית זוהתה גם באמצעות חלקת זרימה ממדית גבוהה. כדי להעריך במהירות ובאופן כמותי שיוכים שותף בין סמנים, תחילה נעשה שימוש באלגוריתם קיבוץ באשכולות קשה של K-means כדי להניח 5,000 אשכולות על נתוני t-SNE הדו-ממדיים.הביטוי החציוני של כל סמנים מכל האשכולות שימש אז, כדי ליצור מפת חום מאשכולות אלה, המאפשר שיתוף שיוכים להיות מזוהה בקלות, כגון שיוך שותף של טים-3, PD-1, CD38 ו 4-1BB. בעת ניסיון לבצע הליך זה, חשוב לזכור לחקור את הפרמטרים השונים, כגון שיטות קיבוץ באשכולות שונות, כדי לחקור באופן מלא את הנתונים שאתה לומד.

Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

Facilitating the Analysis of Immunological Data with Visual Analytic Techniques

להקל על ניתוח נתונים החיסוני עם טכניקות Analytic חזותית

Visual analytics (VA) has emerged as a new way to analyze large dataset through interactive visual display. We demonstrated the utility and the ...

Flow Cytometry Analysis of Immune Cells Within Murine Aortas

ניתוח תזרים cytometry של תאים חיסוניים בתוך Aortas Murine

Atherosclerosis is a chronic inflammatory process of medium and large size vessels that is characterized by the formation of plaques consisting of foam ...

Single-cell Analysis of Bacillus subtilis Biofilms Using Fluorescence Microscopy and Flow Cytometry

Single-cell Analysis of Bacillus subtilis Biofilms Using Fluorescence Microscopy and Flow Cytometry

מתא בודד ניתוח בצילוס subtilis Biofilms באמצעות מיקרוסקופ פלואורסצנטי ו cytometry זרימה

Biofilm formation is a general attribute to almost all bacteria 1-6. When bacteria form biofilms, cells are encased in extracellular matrix that is mostly ...

Examination of Thymic Positive and Negative Selection by Flow Cytometry

בחינה של בחירה חיובית ושלילית הרתי ידי זרימת cytometry

A healthy immune system requires that T cells respond to foreign  antigens while remaining tolerant to self-antigens. Random rearrangement of the  T cell ...

A Simple and Rapid Protocol to Non-enzymatically Dissociate Fresh Human Tissues for the Analysis of Infiltrating Lymphocytes

פרוטוקול פשוט ומהיר לללא אנזימי רקמות אנושיות טריות לנתק לניתוח להחדרה לימפוציטים

The ability of malignant cells to evade the immune system, characterized by tumor escape from both innate and adaptive immune responses, is now accepted ...

Isolation of Leukocytes from the Murine Tissues at the Maternal-Fetal Interface

בידוד של לויקוציטים מרקמות Murine בממשק האם והעובר

Immune tolerance in pregnancy requires that the immune system of the mother undergoes distinctive changes in order to accept and nurture the developing ...

Characterization of Human Monocyte Subsets by Whole Blood Flow Cytometry Analysis

אפיון של קבוצות משנה מונוציט האנושית על ידי דם לזרום Cytometry ניתוח

Monocytes are key contributors in various inflammatory disorders and alterations to these cells, including their subset proportions and functions, can ...

Preparation of Whole Bone Marrow for Mass Cytometry Analysis of Neutrophil-lineage Cells

הכנת מח עצם שלם לניתוח המוני Cy, לטיפול בניופיל-תאי השושלת

In this article, we present a protocol that is optimized to preserve neutrophil-lineage cells in fresh BM for whole BM CyTOF analysis. We utilized a ...

Visualization and Quantification of High-Dimensional Cytometry Data using Cytofast and the Upstream Clustering Methods FlowSOM and Cytosplore

הדמיה וכימות של מידע רב-מימדי באמצעות ציטומהר ושיטות התקבצות של הזרם

The complexity of data generated by mass cytometry has necessitated new tools to rapidly visualize analytic outcomes. Clustering methods like Cytosplore ...

Isolation of Mouse Kidney-Resident CD8+ T cells for Flow Cytometry Analysis

Isolation of Mouse Kidney-Resident CD8+ T cells for Flow Cytometry Analysis

בידוד של עכבר כליות תושב CD8+ תאי T לניתוח ציטומטריה זרימה

Tissue-resident memory T cell (TRM) is a rapidly expanding field of immunology research. Isolating T cells from various non-lymphoid tissues is one of the ...