Name: excyt: a graphical user interface for streamlining analysis of high-dimensional cytometry data
Uploaded: 2019-01-16T12:30:00
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저자 아무 승인 있다.

1. 수집 및 Cytometry 데이터 준비
<ol><li>삽입할 모든 단일 얼룩 폴더에 자신과 레이블 채널 이름 (fluorophore, 아니라 표식)에 의해.</li>
</ol>2. 데이터 수입 및 사전 처리
<ol><li>를 일시 중지 하거나이 분석 파이프라인에 걸쳐 저장 하려면 단추 사용 하 여 작업 공간 저장 프로그램의 왼쪽 아래에 작업 영역으로 저장 하는 '. 매트 ' 나중 부하 작업 영역 단추를 ...

<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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여기에 우리가 ExCYT, 새로운 그래픽 사용자 인터페이스를 간소화 높은 차원 cytometry 데이터의 분석을 MATLAB 기반의 알고리즘을 실행 높은 차원 데이터에 최신을 구현 프로그래밍 백그라운드 없이 개인 수 있도록 제시 분석 알고리즘입니다. 광범위 한 과학 사회에이 소프트웨어의 가용성 과학자는 간단 하 고 직관적인 워크플로에 그들의 흐름 cytometry 데이터를 탐색할 수 있습니다. 통해 t SNE 차원 감?...

임상의 학자 및 과학자를 빠르게 식별 하 여 phenotypically 만드는 큰 해상도의 새로운 수준의 생물학 및 임상적으로 흥미로운 샘플을 특성화 cytometry 대량 cytometry의 출현에 있는 발전 수 있다 정보 풍부한1,2,3높은 차원 데이터 세트. 이 방법은 생성에 실패할 수 있습니다 동안 수동 게이팅 등 교류 cytometry 데이터를 분석 하기 위한 기존의 방법 실험 몇 마커 고 그 마커는 시각적으로 뚜렷한 인구에 대 한 더 간단한, 더 높은 차원의 데이터 세트 또는 스펙트럼에 얼룩 마커를 분석할 때 재현할 결과. 예를 들어, 다 기관 연구에서 어디 세포내 얼룩 (ICS) 분석 실험 되 고 수행한 좋은 inter-laboratory 정밀, 분석에 불구 하 고 항 원 특정 T 세포 응답, 특히 quantitating의 재현성을 평가 하기 위해 게이팅, 다양성4의 중요 한 소스를 소개 했다. 또한, 수동으로 매우 주관적 되 고 게다가 관심사의 인구 게이팅의 과정이 매우 시간이 소모 하 고 노동 집약입니다. 그러나, 강력한, 효율적이 고 시기 적절 한 방식으로 높은 차원 데이터 세트를 분석의 문제는 한 연구 과학에 새로운 하지. 유전자 표현 연구는 종종 수동 형태의 분석 어디 단순히 가능한 것 (종종 순서 유전자의 수백) 매우 높은 차원 데이터 세트를 생성 합니다. 이러한 데이터 세트의 분석, 대처 하기 위해 구문 분석 유전자 표현 데이터5bioinformatic 도구 개발에 많은 작업이 되었습니다. 이러한 알고리즘 접근가지고 그냥 최근 채택 cytometry 데이터의 분석에서 매개 변수 수가 증가 하 고 이러한 높은 차원 데이터 세트6,7의 분석에 유용한 것으로 입증 되었습니다.
생성 및 다양 한 알고리즘 및 과학자 들이 높은 차원 bioinformatic 접근 그들의 교류 cytometry 데이터에 적용할 수 있도록 하는 소프트웨어 패키지의 응용 프로그램에도 불구 하 고 이러한 분석 기법 아직도 크게 사용 되지 않는 남아 있습니다. Cytometry 데이터8이러한 접근법의 광범위 한 채용 제한 된 요인의 다양 한 있을 수 있습니다, 우리가 용의자에 주요 방해 과학자 들에 의해 이러한 방법의 사용, 전산 지식의 부족 이다. 사실, 이러한 소프트웨어 패키지 (즉, flowCore, flowMeans, 및 OpenCyto)의 많은 여전히 실질적인 프로그래밍 지식이 필요로 하는 연구 등 언어 프로그래밍 구현에 기록 됩니다. FlowJo 소프트웨어 패키지는 PC 운영 체제와의 호환성 뿐만 아니라 사용 및 ' 플러그 앤 플레이 ' 자연의 단순 과학자 중 호의 발견 했다. 과학자 생소 한 프로그래밍을 허용 하 고 가치 있는 분석 기술의 다양 한 제공, 우리는 ExCYT, 최신 기술의 많은 당기는 p C/맥에 쉽게 설치 될 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 개발 클러스터링 알고리즘 heatmaps 및 소설 높은 차원 흐름/상자 음모와 직관적인 시각화, 다양 한 문학, 이들의 출력을 탐험 소설 기능에 클러스터링 방법에 대 한 차원 감소에 포함 하 여.
ExCYT는 MATLAB에 내장 된 그래픽 사용자 인터페이스 및 따라서 수 있습니다 수 실행 MATLAB에서 직접 또는 설치 관리자는 어떤 PC/맥에 소프트웨어를 설치 하는 데 사용할 수 있는 제공 소프트웨어는 https://github.com/sidhomj/ExCYT에 있다. 데이터를 가져올, 사전 처리, t SNE 차원 감소, 클러스터 데이터 정렬을 수행할 및 클러스터 사용자 기본 설정, 및 heatmaps 및 소설을 통해 관심의 클러스터에 대 한 정보를 표시에 따라 필터링 하는 방법에 대 한 자세한 프로토콜 소개 높은 차원 흐름/상자 구획 (그림 1). T-SNE 플롯에 축 임의 및 임의 단위 이며 항상 사용자의 편의상 그림에 표시 된 같은 인터페이스. "T SNE Heatmaps"에 데이터 포인트의 색 노란색 표시 된 마커의 신호에 따라 파란색에서입니다. 클러스터링 솔루션에서 데이터 요소의 색상 기반으로 임의의 클러스터 번호 합니다. 워크플로의 모든 부분 GUI (그림 2 단일 패널에서 수행할 수 있습니다 & 표 1). 마지막으로, 우리는 이전 게시 된 데이터도 비슷한 방법으로 분석, 문학에서 신장 세포 암의 면역 풍경을 탐험에 ExCYT의 사용을 시연할 예정 이다. 우리 아래 프로토콜 함께이 원고에 그림을 만드는 데 사용 되는 샘플 데이터 집합은 계정 등록 시 https://premium.cytobank.org/cytobank/projects/875에서 찾을 수 있습니다.

<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

교류 cytometers 매개 변수의 증가 수를 측정의 도래와 함께 과학자 phenotypically 그들의 세포 샘플의 특성을 탐구 하는 더 큰 패널을 개발 하기 위해 계속 합니다. 그러나, 이러한 기술 발전 전통적인 수동 기반 제어 프로그램 내에서 객관적으로 분석 하는 점점 더 어렵게 되 고 차원 데이터 집합 생성. 더 분석 하 고 데이터 표시, 과학자와 그들의 흐름 cytometry 데이터를 구문 분석 하 고 차원 데이터 분석에 전문성을 갖춘 bioinformaticians 파트너. 동안 이러한 방법을 cytometry 공부에 매우 도움이 될 표시 되었습니다, 그들은 아직 과학자 들 계산 또는 프로그래밍 전문성 부족에 대 한 간단 하 고 사용 하기 쉬운 패키지에 통합 될 수 있다. 우리 ExCYT는 MATLAB 기반 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 높은 차원 데이터를 포함 한 일반적으로 고용된 분석 기법을 구현 하 여 높은 차원 흐름 cytometry 데이터의 분석을 간소화 하는이 필요를 해결 하기 위해 개발 t-SNE 차원 감소, 자동 및 수동 클러스터링 메서드, heatmaps, 및 소설 높은 차원 흐름의 다양 한 플롯합니다. 또한, ExCYT 추가 t SNE 및 클러스터링 분석 뿐만 아니라 빌 게이츠 t SNE 플롯에 직접 적용 하는 기능에 대 한 관심의 선택 인구의 전통적인 제어 옵션을 제공 합니다. 소프트웨어 보상 중 하나를 사용 하는의 추가적인 장점을 또는 uncompensated FCS 파일을 제공 합니다. 사후 수집 보상은 필요한, 그 사용자 단일 얼룩의 디렉토리와 흠 없는 샘플 프로그램을 제공 하기 위해 선택할 수 있습니다. 프로그램은 모든 채널에서 긍정적인 이벤트를 감지 하 고 더 객관적으로 보상 매트릭스 계산를 선택이 데이터를 사용 하 여. 요약 하자면, ExCYT 교류 cytometry 데이터 FCS 파일의 형태로 이해 하는 그들의 데이터에 최신 알고리즘 접근을 사용 하 여 전산 교육에 어떤 개인을 허용 하는 포괄적인 분석 파이프라인을 제공 합니다.

우리 Chevrier 외. '는 면역 아틀라스의 명확한 세포 신장 암 ' 그룹 73에서 종양 샘플에 광범위 한 면역 패널 CyTOF 분석을 실시 라는 의해 큐레이터 데이터 세트를 분석 하는 ExCYT의 유용성을 테스트 하려면 환자11. 두 개의 별도 패널, 골수성과 림프 패널 phenotypically 종양 microenvironment 특성을 사용 했다. 우리의 연구의 목적은 그들의 t-SNE의 결과 정리 및 ...

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

ExCYT는 MATLAB 기반의 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 사용자가 일반적으로 통해 교류 cytometry 데이터 분석을 수 고용 t-SNE, 자동 및 수동의 다양 한 통해 차원 감소를 포함 하 여 높은 차원 데이터에 대 한 분석 기법 이다 클러스터링 메서드, heatmaps, 및 소설 높은 차원 흐름을 플롯 합니다.

ExCYT: 높은 차원 Cytometry 데이터의 분석을 합리화 하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스

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

이 방법은 생물학적으로 관련 하위 인구의 표현형을 이해하는 것과 같은 생물 의학 분야의 주요 질문에 대답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 프로그래밍 경험이 없는 개인이 최신 고차원 기술로 세포 측정 데이터를 분석할 수 있다는 것입니다. 분석 파이프라인을 시작하려면 먼저 세포 측정 유형과 파일에서 샘플링할 이벤트 수를 선택합니다.다음으로 게이트 채우기를 클릭하고 관심 있는 셀 모집단을 선택하고 다운스트림 분석을 위한 이벤트 백분율을 입력합니다. 그런 다음 목록 상자에서 분석에 사용할 채널 수를 선택합니다. T 분산 스토샤스틱 이웃 포함 또는 t-SNE 분석을 보려면 t-SNE를 클릭하여 감소된 치수 데이터 집합을 계산합니다.집합이 계산되면 TSNE 이미지 저장을 클릭하고 마커별 t-SNE 팝업 메뉴에서 관심 있는 특정 마커를 선택합니다. 그림 생성을 위해 저장할 수 있는 t-SNE 플롯의 열 맵 표현이 표시됩니다. 클러스터링 분석을 시작하려면 클러스터링 방법 목록 상자에서 옵션을 선택하고 클러스터를 클릭합니다.관심 있는 마커로 클러스터를 정렬하려면 정렬 팝업 메뉴에서 적절한 해당 옵션을 선택하고 Ascending, 내림차순을 클릭하여 클러스터 목록 상자의 클러스터 목록을 업데이트합니다. 특정 채널에서 지정된 클러스터에 대한 최소 임계값값을 설정하려면 임계값 팝업 메뉴에서 옵션을 선택하고 적절한 임계값을 설정합니다. 임계값이 설정되면 임계값 위에 추가하거나 임계값 아래에 추가를 클릭하여 임계값의 방향을 지정하고 클러스터 필터 패널의 클러스터 주파수 임계값 상자에 숫자 컷오프를 입력하여 클러스터 빈도에 대한 최소 임계값을 설정합니다.추가 분석 개별화를 위해 클러스터를 선택하려면 클러스터 목록 상자에서 관심 있는 클러스터를 선택합니다. 그리고 선택 버튼을 사용하여 옵션을 클러스터 분석 목록 상자로 이동합니다. 클러스터의 히트 맵을 만들려면 클러스터 분석 목록 상자에 관심 있는 클러스터를 선택하고 클러스터의 히트맵 단추를 클릭합니다.고차원 상자 플롯 또는 고차원 흐름 플롯을 만들려면 클러스터 분석 목록 상자에 대한 관심 있는 클러스터를 선택하고 고차원 상자 플롯 또는 고차원 흐름 플롯을 클릭하여 모든 차원에 걸쳐 다양한 클러스터의 지정된 채널의 분포를 시각적으로 평가합니다. 기존 2D 흐름 플롯에 클러스터를 표시하려면 기존 흐름 플롯 패널에서 적절한 변환 및 채널을 선택하고 기존 흐름 플롯을 클릭합니다. 여기서, 골수성 패널 분석 파이프라인 내의 다양한 마커에 대한 히트 맵의 대표적인 t-SNE 분석이 도시된다.ExCYT 내에서 빠른 탐욕 구현을 사용하여 가장 가까운 이웃의 100, 000으로 데이터를 클러스터, 세포의 하위 인구가 19 밝혀졌다. ExCYT에 의해 생성된 클러스터에 원래 열 맵을 비교하면 두 데이터 그룹 간에 유사한 마일로이드 셀 클러스터를 식별할 수 있었습니다. 보다 더 재래식과 더 빠른 계층 적 클러스터링 접근 방식을 가진 림프구 패널의 분석은 t-SNE 히트 맵을 통해 유사한 마커 분포를 산출했습니다.또한 계층 적 클러스터링을 통해 데이터를 클러스터링하면 림프구 세포의 유사한 클러스터가 입증되었습니다. 특히, 독특한 조절T 세포 집단도 고차원 흐름 플롯을 통해 확인되었다. 마커 간의 공동 연결을 신속하고 정량적으로 평가하기 위해 먼저 하드 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 2차원 t-SNE 데이터에 5000개의 클러스터를 배치했습니다.그런 다음 모든 클러스터의 모든 마커의 중간 표현이 사용되어 이러한 클러스터에서 열맵을 생성하여 Tim-3, PD-1, CD38 및 4-1BB의 공동 연결과 같은 공동 연결을 쉽게 식별할 수 있도록 했습니다. 이 절차를 시도하는 동안 다른 클러스터링 방법과 같은 다양한 매개 변수를 탐색하여 공부하는 데이터를 완전히 탐색하는 것이 중요합니다.

Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

Facilitating the Analysis of Immunological Data with Visual Analytic Techniques

비주얼 분석 기법과 면역 데이터 분석을 촉진

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

연구

면역학 및 감염병학

Flow Cytometry Analysis of Immune Cells Within Murine Aortas

Murine Aortas 이내에 면역 세포의 흐름 Cytometry 분석

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

의 단일 세포 분석 바실러스 subtilis</em형광 현미경 및 유동세포계측법 사용> 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

유동 세포 계측법에 의한 Thymic 긍정적이고 부정적인 선택의 시험

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

침투 림프구의 분석을위한 비 효소 해리 신선한 인간의 조직에 대한 간단하고 빠른 프로토콜

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

산모 - 태아 인터페이스에서 쥐의 조직에서 백혈구의 분리

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

전체 혈액에 의해 인간 Monocyte 하위 집합의 Flow Cytometry 분석

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

호중구 계보 세포의 질량 세포 분석 분석을위한 전체 골수의 준비

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

Cytofast 및 업스트림 클러스터링 방법 FlowSOM 및 Cytosplore를 사용하여 고차원 세포 측정 데이터의 시각화 및 정량화

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

유동 세포 분석용 마우스 신장 거주자 CD8+ T 세포의 격리

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 ...