Name: excyt: a graphical user interface for streamlining analysis of high-dimensional cytometry data
Uploaded: 2019-01-16T12:30:00
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1. Cytometry डेटा एकत्रित करना और तैयार करना
<ol><li>एक फ़ोल्डर में सभी एकल दाग खुद के द्वारा और लेबल चैनल नाम द्वारा (fluorophore, नहीं मार्कर द्वारा) प्लेस ।</li>
</ol>2. पूर्व प्रसंस्करण & डेटा आयात
<ol><li>इस विश्लेषण पाइप...

<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. 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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. 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यहां हम ExCYT, एक उपंयास ग्राफिकल यूजर इंटरफेस MATLAB-आधारित एल्गोरिदम चलाने के लिए उच्च आयामी cytometry डेटा के विश्लेषण को कारगर बनाने, प्रोग्रामिंग में कोई पृष्ठभूमि के साथ व्यक्तियों की अनुमति के लिए उच्च आयाम?...

प्रवाह cytometry में अग्रिम के रूप में के रूप में अच्छी तरह से जन cytometry के आगमन की अनुमति दी है चिकित्सकों और वैज्ञानिकों को तेजी से पहचान करने और phenotypically संकल्प के नए स्तर के साथ जैविक और चिकित्सकीय दिलचस्प नमूनों की विशेषताएं, बड़े बनाने उच्च आयामी डेटा सेट है कि जानकारी रिच1,2,3। जबकि ऐसे मैनुअल गेटिंग के रूप में प्रवाह cytometry डेटा का विश्लेषण करने के लिए पारंपरिक तरीके है प्रयोगों के लिए और अधिक सरल है जहां कुछ मार्करों और उन मार्करों नेत्रहीन समझदार आबादी है, इस दृष्टिकोण को उत्पंन विफल कर सकते है reproducible परिणाम जब उच्च आयामी डेटा सेट का विश्लेषण या एक स्पेक्ट्रम पर दाग मार्करों के साथ उन । उदाहरण के लिए, एक बहु-संस्थागत अध्ययन में, जहां अंतरराज्यीय सेलुलर धुंधला (आईसीएस) की परख की जा रही थी reproducibility का आकलन करने के लिए quantitating प्रतिजन-विशिष्ट टी सेल प्रतिक्रियाओं, अच्छी अंतर-प्रयोगशाला परिशुद्धता के बावजूद, विश्लेषण, विशेष रूप से गेटिंग,4परिवर्तनशीलता का एक महत्वपूर्ण स्रोत की शुरुआत की । इसके अलावा, गेटिंग की प्रक्रिया को मैंयुअल रूप से हितों की जनसंख्या, उच्च व्यक्तिपरक होने के अतिरिक्त अत्यधिक समय लगता है और गहन श्रम है । हालांकि, एक मजबूत, कुशल में उच्च आयामी डेटा सेट का विश्लेषण करने की समस्या है, और समय पर तरीके से अनुसंधान विज्ञान के लिए एक नया नहीं है । जीन अभिव्यक्ति अध्ययन अक्सर अत्यधिक उच्च आयामी डेटा सेट उत्पंन (अक्सर जीन के सैकड़ों के आदेश पर) जहां विश्लेषण के मैनुअल रूपों बस साध्य होगा । आदेश में इन डेटा सेट के विश्लेषण से निपटने के लिए, वहां bioinformatic उपकरण के विकास के लिए जीन अभिव्यक्ति डेटा5पार्स में बहुत काम किया गया है । इन एल्गोरिथम दृष्टिकोण अभी हाल ही में मानकों की संख्या के रूप में cytometry डेटा के विश्लेषण में अपनाया गया है वृद्धि हुई है और इन उच्च आयामी डेटा के विश्लेषण में अमूल्य साबित किया है6,7सेट ।
पीढ़ी और एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर संकुल की एक किस्म है कि वैज्ञानिकों को इन उच्च उनके प्रवाह cytometry डेटा के लिए आयामी bioinformatic दृष्टिकोण लागू करने की अनुमति के आवेदन के बावजूद, इन विश्लेषणात्मक तकनीक अभी भी मोटे तौर पर अप्रयुक्त रहते हैं । जबकि वहां कारकों की एक किस्म है कि cytometry8डेटा के लिए इन दृष्टिकोण के व्यापक अपनाने सीमित है हो सकता है, प्रमुख बाधा हम वैज्ञानिकों ने इन तरीकों के उपयोग में संदेह है, गणना ज्ञान की कमी है । वास्तव में, इन सॉफ्टवेयर संकुल के कई (यानी, flowCore, flowMeans, और OpenCyto) आर के रूप में प्रोग्रामिंग भाषाओं में लागू किया जा लिखा है कि अभी भी ठोस प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता है । इस तरह के FlowJo के रूप में सॉफ्टवेयर संकुल के उपयोग की सादगी और ' प्लग-एन-प्ले ' प्रकृति, साथ ही पीसी ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ संगतता के कारण वैज्ञानिकों के बीच एहसान मिल गया है । आदेश में वैज्ञानिक अपरिचित प्रोग्रामिंग करने के लिए स्वीकार किए जाते है और मूल्यवान विश्लेषणात्मक तकनीक की विविधता प्रदान करने के लिए, हम ExCYT, एक ग्राफिक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (जीयूआई) है कि आसानी से एक पीसी पर स्थापित किया जा सकता है विकसित की है/मैक कि नवीनतम तकनीकों के कई खींचती है सहज ज्ञान युक्त दृश्य, clustering तरीकों की एक किस्म के लिए आयामी कमी सहित साहित्य में उद्धृत, heatmaps और उपंयास उच्च आयामी प्रवाह के साथ इन clustering एल्गोरिदम के उत्पादन का पता लगाने के लिए उपंयास सुविधाओं के साथ साथ/
ExCYT एक ग्राफिकल यूजर MATLAB में निर्मित इंटरफेस है और इसलिए या तो MATLAB के भीतर सीधे चला जा सकता है या एक installer प्रदान की है कि किसी भी पीसी पर सॉफ्टवेयर स्थापित किया जा सकता है/ सॉफ्टवेयर https://github.com/sidhomj/ExCYT पर उपलब्ध है । हम कैसे डेटा आयात करने के लिए, पूर्व यह प्रक्रिया, टी SNE आयामी कमी, क्लस्टर डेटा, सॉर्ट & फ़िल्टर क्लस्टर उपयोगकर्ता वरीयताओं पर आधारित है, और heatmaps और उपंयास के माध्यम से ब्याज की समूहों के बारे में जानकारी प्रदर्शित करने के लिए एक विस्तृत प्रोटोकॉल प्रस्तुत उच्च-आयामी प्रवाह/बॉक्स भूखंडों (चित्रा 1)। टी-SNE भूखंडों में कुल्हाड़ियों मनमाने और मनमाने ढंग से इकाइयों में और जैसे हमेशा उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस की सादगी के लिए आंकड़े में नहीं दिखाया गया है । "t-SNE Heatmaps" में डेटा बिंदुओं का रंग इंगित मार्कर के सिग्नल के आधार पर नीले से पीले रंग का होता है । clustering समाधान में, डेटा बिंदु का रंग क्लस्टर संख्या पर मनमाने तरीके से आधारित है । कार्यप्रवाह के सभी भागों में एक पैनल जीयूआई (चित्रा 2 & तालिका 1)में किया जा सकता है । अंत में, हम पहले से प्रकाशित साहित्य में गुर्दे सेल कार्सिनोमा की प्रतिरक्षा परिदृश्य की खोज डेटा पर ExCYT के उपयोग को प्रदर्शित करेगा, भी इसी तरह के तरीकों के साथ विश्लेषण किया । नमूना डेटासेट हम नीचे प्रोटोकॉल के साथ इस पांडुलिपि में आंकड़े बनाने के लिए इस्तेमाल किया https://premium.cytobank.org/cytobank/projects/875 पर पाया जा सकता है, एक खाता दर्ज करने पर ।

<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

पैरामीटर की बढ़ती संख्या को मापने में सक्षम प्रवाह cytometers के आगमन के साथ, वैज्ञानिकों को phenotypically अपने सेलुलर नमूनों की विशेषताओं का पता लगाने के लिए बड़ा पैनल विकसित करने के लिए जारी है । हालांकि, इन तकनीकी प्रगति उच्च आयामी डेटा सेट है कि तेजी से पारंपरिक मैनुअल आधारित गेटिंग कार्यक्रमों के भीतर होना चाहिए विश्लेषण मुश्किल हो उपज । आदेश में बेहतर विश्लेषण और वर्तमान डेटा, bioinformaticians के साथ वैज्ञानिकों साथी उच्च आयामी डेटा का विश्लेषण करने के लिए उनके प्रवाह cytometry डेटा पार्स में विशेषज्ञता के साथ । हालांकि इन तरीकों को प्रवाह cytometry अध्ययन में अत्यधिक मूल्यवान हो दिखाया गया है, वे अभी तक एक सरल और आसान करने के लिए वैज्ञानिकों, जो गणना या प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता की कमी के लिए उपयोग पैकेज में शामिल किया जाना है । इस जरूरत को हल करने के लिए, हम ExCYT, एक MATLAB आधारित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (GUI) है कि उच्च आयामी सहित डेटा के लिए सामांयतः कार्यरत विश्लेषणात्मक तकनीक को लागू करने के द्वारा उच्च आयामी प्रवाह cytometry डेटा के विश्लेषण को कारगर बनाने का विकास किया है टी द्वारा आयामी कमी-SNE, स्वचालित और मैनुअल clustering तरीकों, heatmaps, और उपंयास उच्च आयामी प्रवाह भूखंडों की एक किस्म । इसके अतिरिक्त, ExCYT और टी-SNE और clustering विश्लेषण के लिए ब्याज की चुनिंदा आबादी के पारंपरिक गेटिंग विकल्प प्रदान करता है और साथ ही टी-SNE भूखंडों पर सीधे गेट्स लागू करने की क्षमता । सॉफ्टवेयर या तो मुआवजा या क्षतिपूर्ति FCS फ़ाइलों के साथ काम करने का अतिरिक्त लाभ प्रदान करता है । घटना में है कि बाद के अधिग्रहण मुआवजा की आवश्यकता है, उपयोगकर्ता के लिए कार्यक्रम के एकल दाग और एक दाग नमूना की एक निर्देशिका प्रदान चुन सकते हैं । कार्यक्रम सभी चैनलों में सकारात्मक घटनाओं का पता लगाता है और इस चयन डेटा का उपयोग करता है और अधिक निष्पक्ष मुआवजा मैट्रिक्स की गणना । संक्षेप में, ExCYT एक व्यापक विश्लेषण पाइपलाइन प्रदान करता है FCS फ़ाइलों के रूप में प्रवाह cytometry डेटा लेने के लिए और किसी भी व्यक्ति, गणना प्रशिक्षण की परवाह किए बिना अनुमति, अपने डेटा को समझने में नवीनतम एल्गोरिथम दृष्टिकोण का उपयोग करें ।

आदेश में ExCYT की उपयोगिता का परीक्षण करने के लिए, हम एक उपचारात्मक डेटा Chevrier एट अल द्वारा प्रकाशित सेट का विश्लेषण किया । ' शीर्षक से एक प्रतिरक्षा एटलस स्पष्ट सेल गुर्दे कार्सिनोमा ' जहां सम...

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

ExCYT एक MATLAB आधारित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (GUI) है कि उपयोगकर्ताओं को उनके प्रवाह के माध्यम से cytometry डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति देता है उच्च आयामी डेटा के लिए विश्लेषणात्मक तकनीक के माध्यम से टी-SNE, स्वचालित और मैनुअल की एक किस्म क्लस्टरिंग तरीके, heatmaps, और उपंयास उच्च आयामी प्रवाह भूखंडों ।

ExCYT: उच्च आयामी Cytometry डेटा के विश्लेषण को व्यवस्थित करने के लिए एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस

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

यह विधि जैव चिकित्सा क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रश्नों के उत्तर देने में मदद कर सकती है, जैसे कि जैविक रूप से प्रासंगिक उप-आबादी के फेनोटाइप को समझना। इस तकनीक का मुख्य लाभ यह है कि यह कोई प्रोग्रामिंग अनुभव के साथ एक व्यक्ति को उच्च आयामी तकनीकों में नवीनतम के साथ अपने साइटोमेट्री डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति देता है। विश्लेषण पाइपलाइन शुरू करने के लिए, पहले साइटोमेट्री के प्रकार और फ़ाइल से नमूना लेने के लिए घटनाओं की संख्या का चयन करें।इसके बाद, गेट पॉपुलेशन पर क्लिक करें, ब्याज की सेल आबादी का चयन करें, और डाउनस्ट्रीम विश्लेषण के लिए घटनाओं के प्रतिशत में प्रवेश करें। फिर सूची बॉक्स में विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले चैनलों की संख्या का चयन करें। टी-वितरित स्टोचस्टिक पड़ोसी एम्बेडिंग, या टी-स्ने विश्लेषण के लिए, कम आयामी डेटासेट की गणना शुरू करने के लिए टी-स्नेक पर क्लिक करें।जब सेट की गणना की गई है, तो सेव TSNE छवि पर क्लिक करें, और मार्कर-विशिष्ट टी-स्ने पॉपअप मेनू में, ब्याज के एक विशिष्ट मार्कर का चयन करें। एक आंकड़ा टी-SNE साजिश है कि आंकड़ा पीढ़ी के लिए बचाया जा सकता है की एक गर्मी नक्शा प्रतिनिधित्व दिखा दिखाई देगा । क्लस्टरिंग विश्लेषण शुरू करने के लिए, क्लस्टरिंग मेथड लिस्ट बॉक्स में एक विकल्प चुनें, और क्लस्टर पर क्लिक करें।ब्याज के एक मार्कर द्वारा समूहों को सॉर्ट करने के लिए, क्लस्टर सूची बॉक्स में समूहों की सूची को अपडेट करने के लिए सॉर्ट पॉपअप मेनू से उपयुक्त संबंधित विकल्प का चयन करें, और आरोही, उतरते हुए क्लिक करें। किसी खास चैनल पर दिए गए क्लस्टर के लिए न्यूनतम सीमा मूल्य सेट करने के लिए, थ्रेसहोल्ड पॉपअप मेनू से एक विकल्प चुनें, और एक उपयुक्त सीमा निर्धारित करें. एक बार सीमा निर्धारित हो जाने के बाद, सीमा की दिशा निर्दिष्ट करने के लिए सीमा से ऊपर जोड़ें, या सीमा से ऊपर जोड़ें, और क्लस्टर फ़िल्टर पैनल में क्लस्टर फ्रीक्वेंसी थ्रेसहोल्ड बॉक्स में एक संख्यात्मक कट-ऑफ दर्ज करें, ताकि क्लस्टर की आवृत्ति के लिए न्यूनतम सीमा निर्धारित की जा सके।आगे विश्लेषण व्यक्तिगतकरण के लिए समूहों का चयन करने के लिए, क्लस्टर सूची बॉक्स में ब्याज के समूहों का चयन करें । और क्लस्टर विश्लेषण सूची बॉक्स में विकल्पों को स्थानांतरित करने के लिए चुनिंदा बटन का उपयोग करें। समूहों के हीट मैप्स बनाने के लिए, क्लस्टर विश्लेषण सूची बॉक्स में रुचि के समूहों का चयन करें, और क्लस्टर बटन के हीटमैप पर क्लिक करें।एक उच्च आयामी बॉक्स प्लॉट, या एक उच्च आयामी प्रवाह साजिश बनाने के लिए, क्लस्टर विश्लेषण सूची बॉक्स में रुचि के समूहों का चयन करें, और सभी आयामों में विभिन्न समूहों के दिए गए चैनलों के वितरण का नेत्रहीन आकलन करने के लिए या तो उच्च आयामी बॉक्स प्लॉट, या उच्च आयामी प्रवाह प्लॉट पर क्लिक करें। पारंपरिक 2D प्रवाह भूखंडों में क्लस्टर दिखाने के लिए, पारंपरिक प्रवाह प्लॉट पैनल में उपयुक्त परिवर्तन और चैनल का चयन करें, और पारंपरिक प्रवाह प्लॉट पर क्लिक करें। यहां, एक माइलॉयड पैनल विश्लेषण पाइपलाइन के भीतर विभिन्न मार्कर के लिए गर्मी के नक्शे का एक प्रतिनिधि टी-स्ने विश्लेषण दिखाया गया है।निकटतम पड़ोसियों के 100, 000 के साथ डेटा क्लस्टर करने के लिए ExCYT के भीतर तेजी से लालची कार्यान्वयन का उपयोग करना, कोशिकाओं की 19 उप-आबादी से पता चला। ExCYT द्वारा बनाए गए समूहों के लिए मूल गर्मी नक्शे की तुलना में दो डेटा समूहों के बीच की पहचान की जा करने के लिए myeloid कोशिकाओं के समान समूहों की अनुमति दी । अधिक पारंपरिक और तेजी से पदानुक्रमित क्लस्टरिंग दृष्टिकोण के साथ लिम्फोइड पैनल का विश्लेषण, टी-स्ने हीट मैप्स के माध्यम से समान मार्कर वितरण हुआ।इसके अलावा, पदानुक्रमित क्लस्टरिंग के माध्यम से डेटा के क्लस्टरिंग ने लिम्फोइड कोशिकाओं के समान समूहों का प्रदर्शन किया। विशेष रूप से, एक अद्वितीय नियामक टी सेल आबादी को भी एक उच्च आयामी प्रवाह भूखंड के माध्यम से पहचाना गया था। मार्कर के बीच सह-संघों का त्वरित और मात्रात्मक रूप से आकलन करने के लिए, पहले एक कठिन कश्मीर-मतलब क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग दो आयामी टी-स्ने डेटा पर 5000 समूहों को निर्धारित करने के लिए किया गया था।सभी समूहों से सभी मार्कर की औसत अभिव्यक्ति तो इस्तेमाल किया गया था, इन समूहों से एक गर्मी नक्शा बनाने के लिए, सह संघों की अनुमति आसानी से पहचान की जा करने के लिए, जैसे टिम-3, पीडी-1, सीडी 38 और 4-1BB के सह संघ । इस प्रक्रिया का प्रयास करते समय, विभिन्न मापदंडों का पता लगाना याद रखना महत्वपूर्ण है, जैसे कि विभिन्न क्लस्टरिंग तरीके, पूरी तरह से आपके द्वारा अध्ययन किए जा रहे डेटा का पता लगाने के लिए।

Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

Facilitating the Analysis of Immunological Data with Visual Analytic Techniques

Visual विश्लेषणात्मक तकनीकों के साथ रोग प्रतिरक्षण डेटा के विश्लेषण की सुविधा

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

प्रतिरक्षा कोशिकाओं के भीतर murine aortas Cytometry विश्लेषण फ्लो

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

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एकल कक्ष का विश्लेषण बेसिलस subtilis प्रतिदीप्ति माइक्रोस्कोपी और फ्लो का उपयोग Biofilms

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

फ्लो Thymic सकारात्मक और नकारात्मक चयन परीक्षा

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

घुसपैठ लिम्फोसाइटों के विश्लेषण के लिए गैर-enzymatically अलग कर देना ताजा मानव ऊतकों को एक सरल और तेजी प्रोटोकॉल

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

मातृ-भ्रूण इंटरफेस पर Murine ऊतकों से leukocytes की अलगाव

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

पूरे रक्त प्रवाह Cytometry विश्लेषण द्वारा मानव Monocyte सबसेट का लक्षण वर्णन

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

न्यूट्रोफिल-लाइनेज सेल के मास साइटोमेट्री विश्लेषण के लिए पूरे अस्थि मज्जा की तैयारी

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

साइटोफास्ट और अपस्ट्रीम क्लस्टरिंग मेथड्स फ्लोसोम और साइटोप्लर का उपयोग करके उच्च-आयामी साइटोमेट्री डेटा का दृश्यीकरण और क्वांटिफिकेशन

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

प्रवाह साइटोमेट्री विश्लेषण के लिए माउस किडनी-रेजिडेंट सीडी 8+ टी कोशिकाओं का अलगाव

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 ...