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Mit dem Aufkommen der fließen Cytometers messen eine zunehmende Anzahl von Parametern weiterhin größere Platten phänotypisch Eigenschaften ihrer zellulären Muster zur Erkundung entwickeln Wissenschaftler. Allerdings liefern diese technologischen Zuführungen hochdimensionalen Daten-Sets, die immer schwieriger zu Objektiv im traditionellen Handbuch-gating Programme analysieren haben. Um besser zu analysieren und darstellen von Daten, arbeiten Wissenschaftler mit Bioinformatikern mit Erfahrung in der Analyse hochdimensionaler Daten um ihre Flow Cytometry Daten analysiert werden. Während diese Methoden sehr wertvoll bei der Untersuchung der Durchflusszytometrie gezeigt wurden, haben sie noch in eine einfache und leicht zu bedienenden Paket für Wissenschaftler einbezogen werden, die rechnerische oder Programmierung Fachwissen verfügen. Zu diesem Zweck haben wir ExCYT, ein MATLAB-basierte grafische Benutzeroberfläche (GUI) entwickelt, die die Analyse hochdimensionaler Flow Cytometry Daten optimiert durch die Implementierung verwendeten Analyseverfahren für hochdimensionale Daten einschließlich Reduzierung der Dimensionalität von t-SNE, Grundstücke eine Vielzahl von automatisierten und manuellen clustering Methoden, Heatmaps und neuartige hochdimensionalen fließen. Darüber hinaus bietet ExCYT traditionelle gating Optionen wählen Sie Populationen von Interesse für weitere t-SNE und clustering-Analyse sowie die Fähigkeit, Tore direkt am t-SNE Grundstücke anzuwenden. Die Software bietet den zusätzlichen Vorteil des Arbeitens mit entweder ausgeglichen oder unkompensierten FCS-Dateien. Für den Fall, dass nach der Übernahme Ausgleich erforderlich ist, können Benutzer dem Programm ein Verzeichnis von einzelnen Flecken und einer ungefärbten Probe zur Verfügung stellen. Das Programm erkennt positive Ereignisse in allen Kanälen und verwendet diese Daten auswählen mehr Objektiv die Vergütungsmatrix berechnen. ExCYT bietet eine umfassende Analyse Pipeline um Flow Cytometry Daten in Form von FCS-Dateien und jede Person, unabhängig von der rechnerische Ausbildung, um die neuesten algorithmische Ansätze für das Verständnis ihrer Daten verwenden lassen.