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

הנתונים הנוצרים על ידי ציטומטריה המונית הם מורכבים ויש לדמיין אותם בצורה יעילה ופשוטה. ציטופאסט היא שיטה המדגישה דפוסים אימונולוגיים בתוך אוכלוסיית תאי החיסון וקובעת תת-קבוצות תאים המקושרות לטיפולים קליניים או לקבוצות ניסוי. ניתן ליישם ציטופאסט לאחר כל שיטת גבישים כמו FlowSOM או Cytosplore.

זה יאפשר לך לגלות תת-קבוצה של תאים המקושרים לטיפול קליני או לקבוצת ניסוי. בשיטה זו, תוכל לראות את הסקירה האימונולוגית של הנתונים במבט חטוף באופן כמותי. התחל ביצירת אשכולות עם Cytosplore או FlowSOM.

אם אתה משתמש ב- Cytosplore, העלה את קבצי FCS על-ידי לחיצה על קבצים ופתיחת קבצי FCS. לאחר מכן בחרו משגיח לשינוי Hyperbolic ArcSinh כשתתבקשו ולחצו על הוספת תג לדוגמה ייחודי כערוץ. בחר הפעל את HSNE כדי להפעיל רמת HSNE של שלוש והמתן עד שהמפה תיווצר.

ברמת HSNE הראשונה, בדוק את התאים החיוביים עבור CD161 על-ידי בחירת התאים החיוביים של CD161 ולחיצה באמצעות לחצן העכבר הימני על מרחק מתצוגה לבחירה. ברמה השנייה, חזור על ההליך כדי להגיע לרמה השלישית עם אירועים חיוביים CD161 בלבד. לאחר שמפה TSNE האחרונה נוצרת, שמור את האשכולות שהוגדרו על-ידי Cytosplore על-ידי לחיצה באמצעות לחצן העכבר הימני על המפה ובחירת אשכולות שמירה.

בחר את הספריה של קבצי הפלט כפי שהתבקש על ידי Cytosplore ושים לב למיקום זה מכיוון שמאוחר יותר הוא ישמש לטעינת קבצי FSC לתוך R.Use שם פשוט רק בעת שינוי שם קבצי הפלט אשר יהפכו את הזיהוי וטיפול נוסף קל יותר ובחר לשמור. טען את הקבצים לתוך R עם הפונקציה הייעודית readcytosploreFCS. כדי לנקות את הנתונים, הסר פרמטרים מסוימים כגון זמן ורקע על-ידי בדיקת מיקום העמודה הקשורה לפרמטרים המיותרים שלה והסרתה מהמטריצה.

לאחר מכן, סדר מחדש את סמנים כך סמני שושלת מוצגים תחילה ואחריו סמנים פונקציונליים. קשר את קובץ המטה-נתונים לנתונים שנוצרו מ- Cytosplore על-ידי העלאת קובץ המטה-File של הגיליון האלקטרוני המכיל מידע קליני. כדי לבצע קיבוץ באשכולות לפי FlowSOM, טען את הנתונים הגולמיים שגודרו בעבר באירועים חיוביים של CD161 ב- R עם הקריאה.

פונקציית flowSet. בחר את סמנים ביולוגיים רלוונטיים על ידי בחירת העמודות המתאימות והפיכת הנתונים באופן ArcSinh5. החל קופקטור של חמישה על-ידי בחירת cofacter=5 בפונקציה.

אשכול את הנתונים באמצעות הפונקציה FlowSOM ולהשוות FlwoSOM ו Cytosplore על ידי בחירה לקבץ את הנתונים ב 10 ערכות משנה זהה לפלט שהניב בעבר על ידי Cytosplore. לאחר מכן הקצה כל תא לקבוצת המשנה המזוהה שלו ול- ID.Load את קובץ המטה-נתונים ב- R המכיל את הקצאת הקבוצה וקשר אותו לקבצי FCS באמצעות הקוד מתוך כתב היד של הטקסט. צור רשימת CF בהתבסס על מסגרת הנתונים המתקבלת מ- FlowSOM.

לאחר מכן סדר מחדש את סמנים להופיע באופן דומה לפלט מניתוח Cytosplore. לפני יצירת מפות החום, צור את טבלת הספירה לכל דגימה באמצעות תא הפונקציהCount. מאחר שאשכולות מסוימים מכילים פחות תאים מאחרים, שנה את קנה המידה של הנתונים לכל אשכול על-ידי ציון scale=true בתוך הפונקציה, מה שמקל על ההתפזרות בין דגימות.

הצג את הנתונים באופן חזותי באמצעות מפת חום ולאחר מכן הצג באופן חזותי עם התוויות תיבה על-ידי יצירת ספירת התאים אך לא שינוי קנה המידה של הנתונים כדי להשיג את התדירות של כל אשכול. לבסוף, דמיין את עוצמת הביטוי של סמני CD45, CD11c ו- CD54 על-ידי שמות הסמן המציין וכלילה שלהם בפונקציית התוויית MSI. Cytofast מפעיל מספר יציאות אפשריות כולל מפת החום של כל האשכולות שזוהו בניתוח ומבוססים על ביטוי סמן.

הדנדרוגרם בחלק העליון מייצג את הדמיון ההירארכי בין האשכולות שזוהו. החלונית העליונה מציגה מפת חום נוספת המציגה את הכמות היחסית של קבוצות המשנה המתאימות בכל דגימה. בינתיים, דנדרוגרמה בצד ימין מראה את הדמיון בין דגימות המבוססות על תדרי תת קבוצה המוכיחים כי הפנוטיפ של תאים רוצח טבעי מעוצב על ידי טיפול PD-L1 שלושה ימים לאחר ההזרקה.

מפות החום המשולבות ניתן להשיג עבור FlowSOM ואחריו Cytofast ועל Cytosplore ואחריו Cytofast. ניתן להשתמש ב- Cytofast גם כדי להציג את הנתונים באופן כמותי ולהציג את התוצאות בהתוויות תיבה. תכונה נוספת הכלולה בחבילת Cytofast היא פונקציית העלילה MSI המציגה את עלילת עוצמת האות החציונית של כל סמן לכל קבוצה.

פונקציה זו מאפשרת זיהוי של שינויים כלליים כגון עליות בביטוי של CD54 או CD11c בתאי הרוצח הטבעי של הקבוצה המטופלת PD-L1. טכניקה זו היא דרך מהירה לדמיין ולכרות נתונים וניתן להשתמש בה כדי לגלות תגובות תאיות חדשניות לאחר הטיפול. לאחר שיטה זו, ניתן להשתמש בחבילת הבדיקה הכללית ב- R כדי לבדוק קבוצה של קובריאטים לשיוך למשתני תגובה.

זה יראה את המתאם בין כל תת קבוצות לבין התוצאה הקלינית.