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

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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 풍부한^1,2,3높은 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....

Protocol

1. 수집 및 Cytometry 데이터 준비

1. 삽입할 모든 단일 얼룩 폴더에 자신과 레이블 채널 이름 (fluorophore, 아니라 표식)에 의해.

2. 데이터 수입 및 사전 처리

1. 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 통해 로드할 수 있는 파일. 한 번에 프로그램의 하나 이상의 인스턴스를 실행 하지 마십시오. 따라서, 새 작업 영역을 로드할 때 확인을 실행 하는 ExCYT의 다른 인스턴스가 있는지 확인 합니다.
2. 분석 파이프라인을 시작 하려면 먼저 cytometry (Flow Cytometry 또는 질량 Cytometry-CYTOF), 이벤트 (이 예제에서는 2000)에 대 한 파일에서 샘플의 파일 선택 매개 변수 선택 번호의 유형을 선택 합니다. 일단 데이터는 성공적으로 가져온 대화 상자 데이터가 성공적으로 수입 되었음을 사용자에 게 알리는 팝업 됩니다.
3. 배 그 웰 & 아담스⁹일 옵션 ....

Results

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 분석, ExCYT 동일한 결론에와 서 시각화 및 클러스터 분석의 추가 메서드를 표시 하는 데 사용 될 수 보여 주는 클러스터 했다.

원래 원고에서 그룹 22 T 셀 클러스터 림프 패널에 의해 식별 및 골수성 패널에 의해 식별 된 17 셀 클러스터 설명 합니다. .......

Discussion

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 감소를 실시, 클러스터링 방법을 적용, 수 있는 정렬/필터가이 클러스터를 통해 신속 하 고 유연 하 고, 사용자 정의 heatmaps 및 높은 차원 흐름/상자 플롯, 과학자 수 뿐만 아니라 그들의 견본에서 고유 하 게 정의 된 모집단을 이해 하지만 직관적이 고 그들의 동료에 의해 쉽게 이해는 시각화를 만들 수 있을 것입니다.

프로그램은 다양 한 데이터 형식 (기존의 cytometry vs 대량 cytometry) 처리에 유연, 프로그램의 최적의 유틸리티에 대 한 몇 가.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
분석을 실행하는 데 사용되는	데스크탑	수퍼마이크로	맞춤형 빌드
MATLAB	Mathworks	해당 없음	ExCYT 개발에 사용되는 소프트웨어