اكسسيت: واجهة مستخدم رسومية لتبسيط تحليل البيانات الخلوي عالية ثلاثي الأبعاد

يمكن أن تساعد هذه الطريقة في الإجابة على الأسئلة الرئيسية في مجال الطب الحيوي، مثل فهم النمط الظاهري للسكان الفرعيين ذوي الصلة بيولوجيا. والميزة الرئيسية لهذه التقنية هي أنها تسمح للفرد الذي ليس له خبرة في البرمجة بتحليل بياناته عن القياسات cytometry بأحدث التقنيات ذات الأبعاد العالية. لبدء خط أنابيب تحليل، حدد أولاً نوع القياسات، وعدد الأحداث التي يجب أخذ عينات منها من الملف.

بعد ذلك، انقر فوق مجموعة البوابات، وحدد مجموعات الخلايا التي تهمك، وأدخل النسبة المئوية للأحداث لتحليل المصب. ثم حدد عدد القنوات التي سيتم استخدامها للتحليل في مربع القائمة. بالنسبة لـ T-distributsochastic Neighbor Embedding، أو تحليل t-SNE، انقر فوق t-SNE لبدء حساب مجموعة البيانات الابعاد المنخفضة.

عند حساب المجموعة، انقر فوق حفظ صورة TSNE، وفي القائمة المنبثقة t-SNE الخاصة بعلامة، حدد علامة معينة من الاهتمام. سيظهر رقم يظهر صورة خريطة حرارية لمؤامرة t-SNE التي يمكن حفظها لتوليد الرقم. لبدء تحليل الكتلة، حدد خياراً في مربع قائمة أسلوب تجميع ثم انقر فوق الكتلة.

لفرز الكتل حسب علامة الاهتمام، حدد الخيار المناسب المقابل من القائمة المنبثقة فرز، ثم انقر فوق تصاعدي، تنازلي، لتحديث قائمة الكتل في مربع قائمة الكتل. لتعيين الحد الأدنى لقيمة الحد الأدنى المحددة لمعالجة كتلة معينة عبر قناة معينة، حدد خيارًا من القائمة المنبثقة Threshold، ثم قم بتعيين عتبة مناسبة. مرة واحدة تم تعيين عتبة انقر فوق إضافة عتبة أعلى أو إضافة تحت عتبة، لتحديد اتجاه عتبة، وأدخل عددية قطع في المربع عتبة تردد الكتلة، في لوحة تصفية الكتلة، لتعيين حد أدنى الحد الأدنى لـ تكرار الكتلة.

لتحديد مجموعات لإجراء تحليل إضافي لكلية، حدد مجموعات الاهتمام، في مربع قائمة المجموعات. واستخدم الزر تحديد لنقل الخيارات إلى مربع قائمة "تحليل الكتلة". لإنشاء خرائط الحرارة من الكتل، حدد مجموعات الاهتمام في مربع قائمة "تحليل الكتلة" ثم انقر فوق الزر خريطة الحرارة من مجموعات.

لإنشاء رسم مربع عالي الأبعاد، أو مؤامرة تدفق عالية الأبعاد، حدد مجموعات الاهتمام في مربع قائمة "تحليل الكتلة"، وانقر فوق إما رسم مربع عالي الأبعاد، أو رسم تدفق عالي الأبعاد، لتقييم توزيع القنوات المعطاة من مجموعات مختلفة عبر كافة الأبعاد. لإظهار الكتل في مخططات تدفق 2D التقليدية، حدد التحويل المناسب والقناة في لوحة رسم التدفق التقليدي، وانقر فوق رسم التدفق التقليدي. هنا، يتم عرض تحليل تمثيلي t-SNE للخرائط الحرارية لعلامات مختلفة داخل خط أنابيب تحليل لوحة النخاع.

باستخدام التنفيذ السريع الجشع داخل ExCYT لتجميع البيانات مع 100،000 من أقرب الجيران، تم الكشف عن 19 مجموعة فرعية من الخلايا. وسمحت مقارنة الخرائط الحرارية الأصلية بالتجمعات التي أنشأتها ExCYT بتحديد مجموعات مماثلة من الخلايا النخاعية بين مجموعتي البيانات. تحليل لوحة اللمفاوية مع نهج التجمع الهرمي أكثر تقليدية وأسرع، أسفرت عن توزيعات علامة مماثلة عبر الخرائط الحرارية t-SNE.

وعلاوة على ذلك، فإن تجميع البيانات عن طريق التجمع الهرمي أظهر مجموعات مماثلة من الخلايا اللمفاوية. وتجدر الإشارة إلى أنه تم تحديد مجموعة خلايا T تنظيمية فريدة من نوعها أيضًا عبر مؤامرة تدفق عالية الأبعاد. لتقييم بسرعة وكمية الجمعيات المشتركة بين علامات، أولاً تم استخدام خوارزمية تجميع K-يعني الثابت لوضع 5000 مجموعات على البيانات t-SNE ثنائي الأبعاد.

ثم استُخدم التعبير المتوسط لجميع العلامات من جميع المجموعات، لإنشاء خريطة حرارية من هذه المجموعات، مما يسمح بسهولة تحديد الجمعيات المشتركة، مثل رابطة تيم-3، PD-1، CD38، 4-1BB. أثناء محاولة هذا الإجراء، من المهم أن تتذكر استكشاف معلمات مختلفة، مثل أساليب تجميع مختلفة، لاستكشاف البيانات التي تدرسها بشكل كامل.