Method Article

ExCYT: 高次元フローサイトメトリー データの分析を合理化するためのグラフィカル ユーザー インターフェイス

DOI:

10.3791/57473

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January 16th, 2019

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1The Bloomberg~Kimmel Institute for Cancer Immunotherapy, Johns Hopkins University School of Medicine, 2The Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center, Johns Hopkins University School of Medicine, 3Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University School of Medicine, 4Department of Immunology, Johns Hopkins University School of Medicine, 5Department of Pathology, Johns Hopkins University School of Medicine

In This Article

Summary

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ExCYT は、MATLAB ベース グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を介して流れ cytometry データをよく分析できる採用法 t SNE、さまざまな自動および手動による次元圧縮を含む高次元データの解析技術クラスタ リングの方法、ヒートマップなど、および新規高次元フローがプロットされます。

Abstract

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流れの cytometers パラメーター数の増加を測定することができるの出現により、科学者たちは、表現型、細胞のサンプルの特性の解明に大きなパネルを開発続けます。しかし、これらの技術の進歩はますます伝統的なゲーティング マニュアル ベースのプログラム内で客観的に分析が困難になっている高次元のデータ セットを得られます。良い分析し、データを表示、するために科学者は流れ cytometry データを解析する高次元データの分析に専門知識を持つ多くのパートナーします。一方、これらのメソッドは、フローサイトメトリーの勉強に非常に貴重なことに示されている、彼らはまだ計算やプログラミングに関する専門知識を欠いている科学者のための簡単で使いやすいパッケージに組み込まれるあります。この必要性に対処するため、MATLAB ベース グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) 高次元データなどの一般的に使用される分析手法を実装することによって高次元の流れの cytometry のデータの解析を効率化する ExCYT を開発しました。t SNE による次元圧縮、様々 な自動と手動のクラスタ リング方法、ヒートマップなど、新規高次元フローがプロットされます。さらに、ExCYT はさらに t SNE と t SNE プロットに直接ゲートに適用する能力と同様に、分析をクラスタ リングのための興味の選択集団の伝統的なゲート オプションを提供します。ソフトウェアは、いずれかの補償での作業の付加的な利点または非補償 FCS ファイルを提供します。買収後の補償が必要な場合に、汚れの単一のディレクトリと無染色のサンプル プログラムを提供するユーザーを選択できます。プログラムはすべてのチャネルで肯定的なイベントを検出し、このデータの選択を使用してより客観的に補償行列を計算します。要約すると、ExCYT は、FCS ファイルの形で流れ cytometry のデータを取り出して計算トレーニング、そのデータを理解することで最新のアルゴリズムのアプローチを使用するに関係なく、任意の個人を許可する包括的な解析パイプラインを提供します。

Introduction

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臨床医と科学者を迅速に特定し、表現型の解像度、大きなを作成する新しいレベルの生物学的および臨床的に興味深いサンプルを特徴付ける質量フローサイトメトリーの出現と同様、フローサイトメトリーの進歩を許可しています。情報豊富な1,2,3は、高次元のデータ設定します。このアプローチは、生成に失敗すること手動ゲートなど流れの cytometry データを分析するための従来の方法は、簡単かつわかりやすくいくつかマーカーがあるこれらのマーカーは、視覚的に認識できる人口を持って実験されているが、高次元データ セットまたはスペクトルに染色マーカーとのそれらを分析する際の再現性のある結果。たとえば、多施設共同研究では、細胞内染色 (ICS) アッセイされて行った特に良い厚生精度、分析、にもかかわらず、抗原特異的 T 細胞応答を量的に表わすの再現性を評価するためにゲート、変動4の重要な源を導入しました。さらに、手動で非常に主観的であることに加え、興味の人口をゲーティングのプロセスは非常に時間のかかる、労働集約的です。ただし、堅牢で効率的、かつタイムリーな方法で高次元のデータ セットを分析の問題は科学研究に新しいものではありません。遺伝子発現研究は多くの場合マニュアル形式の分析を単に実現するだろう (何百もの遺伝子の) 順序....

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Protocol

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1. 収集およびフローサイトメトリー データの準備

  1. 単一のすべての汚れに配置フォルダー自体およびラベルによってチャネル名で (ないマーカーの fluorophore)。

2. データ輸入・前処理

  1. 一時停止またはこの解析パイプライン全体を保存、作業状態の保存] をクリックしてプログラムの左下でとしてワークスペースを保存する '。マット ' 後負荷ワークスペースボタン経由で読み込むことができるファイルです。プログラムの複数のインスタンスを同時に実行されません。したがって、新しいワークスペースをロードするを実行する ExCYT の他のインスタンスがないことを確認してください。
  2. 解析パイプラインを開始、まずフローサイトメトリー (フローサイトメトリーまたは質量フローサイトメトリー-CYTOF)、(この例では、「2,000」を使用します) ファイルからサンプルするイベント数を選択するファイル選択パラメーター下タイプを選択します。データが正常にインポートされたら、データが正常にインポートされたことをユーザーに通知するダイアログ ボックスがポップアップ表示されます。
  3. バグウェル & アダムス9によって行われます、オプションの自動補正ステップを実施する<....

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Results

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ExCYT の使いやすさをテストするために行った Chevrierらタイトルの 'の免疫アトラスの明確な腎癌' グループが 73 から採取した腫瘍サンプルの豊富な免疫パネルと CyTOF 分析を実施によって公開された精選されたデータ セット患者11。2 つの独立したパネル、骨髄性とリンパ性のパネルは、腫瘍微小環境を特徴付ける表現型に使用されました。本研究の目的に彼らの t SNE の結果を要約し、クラスター分析、ExCYT が同じ結論に来るだけでなく、可視化とクラスター分析の別の方法が表示される可能性がありますを示すだった。

元の原稿では、グループは、22 T 細胞リンパ球のパネルによって識別される 17 細胞クラスターと骨髄性パネルによって識別されるを記述しました。図 3 ・図 4

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Discussion

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ここで提案する高次元データの最新情報を実装するプログラミングの背景を持つ個人を許可する ExCYT、高次元フローサイトメトリー データの分析を合理化するための MATLAB ベースのアルゴリズムを実行する新しいグラフィカル ユーザー インターフェイス解析アルゴリズム。広範な科学コミュニティにこのソフトウェアの可用性は、直感的で簡単なワークフローでは、流れ cytometry データを探検する科学者になります。T SNE 次元削減を実施、クラスタ リング手法を適用すること、できることをして並べ替え/フィルターこれらのクラスターを介して迅速に、柔軟でカスタマイズできるヒートマップなど、高次元の流れ/ボックス プロット、科学者できるようになりますだけでなく、彼らのサンプルで一意に定義された集団を理解するが、直感的で同僚によって理解しやすい視覚エフェクトを作成することができます。

プログラムは、さまざまなデータ型 (従来フローサイトメトリー vs 質量フローサイトメトリー) を処理する柔軟ですが、プログラムの最適なユーティリティのいくつかの考慮事項があります。これらの最初は、流れの cyt.......

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Disclosures

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著者が明らかに何もありません。

Acknowledgements

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著者の謝辞があります。

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
デスクトップSuperMicroカスタムビルドコンピュータ 解析の実行に使用
MATLABMathworksN/AExCYTの開発に使用 ソフトウェア

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Benoist, C., Hacohen, N. Flow cytometry, amped up. Science. 332 (6030), 677-678 (2011).
  2. Ornatsky, O., et al. Highly multiparametric analysis by mass cytometry. Journal of immunological methods. 361 (1), 1-20 (2010).
  3. Tanner, S. D., et al.

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