Name: Visual Analitik Teknikleri ile İmmünolojik Veri Analizi kolaylaştırılması (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-01-02T17:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 58 s
Description: Öğrenin, görsel analitik teknikleri kullanarak büyük immünolojik veri setlerindeki kalıpları ve trendleri hızla belirlemeyi. Tableau aracıyla etkileşimli analiz yöntemleri, karmaşık veri ilişkilerini anlamayı kolaylaştırır.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Biz proje için bir yorum ve öneriler sunmak için Visual Analytics (VIVA) Vancouver Enstitüsü üyelerine teşekkür etmek istiyorum. Özellikle, biz, John Dereotu, Brian Fisher ve David Darvill teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca, verdikleri destek ve yararlı tartışmalar için Kollmann laboratuar üyelerine teşekkür etmek istiyorum. Bu çalışma, Ulusal Alerji Enstitüsü ve Bulaşıcı Hastalıklar, Ulusal Sağlık Hibe N01 AI50023 Enstitüsü tarafından desteklenen; allerjen NCE Hibeler 07-A1A ve 07-B2B ve Michael Smith Sağlık Araştırma Vakfı. TRK Hasta Çocuk Vakfı, Çocuk ve Aile Araştırma Enstitüsü ile işbirliği içinde, Sağlık Araştırma Eğitim Kanada Çocuk Sağlığı Klinisyen Scientist Programı Hibe için Kanadalı bir Enstitüleri tarafından Burroughs Wellcome Fonu reklam Biyomedikal Bilim Kariyer Ödülü, (kısmen desteklenir British Columbia), Kadın ve Çocuk Sağlığı Araştırma Enstitüsü (Alberta) ve Manitoba Çocuk Sağlığı Enstitüsü.

1. Keşif-tabanlı Tableau Analizi <ol><li> Bir veri kümesi varsa ve içinde veri sütunları arasında çeşitli ilişkiler keşfetmek istiyorsanız. <ol><li> (Şekil 1) 'verilere bağlanma' tıklayarak veri kümesi alma. Veri kaynağı türünü seçin ve veri kümesi almak için yönergeleri izleyin. </li><li> (Şekil 1) önlemler raf dataset sayısal sütunları içerir boyutları raf kategorik sütun içerdiğini emin olun. Bazen teselsül ise konu tanımlayıcı olarak bir boyut sütun tedbir olarak listelenmiş olabilir. Üzerine sağ tıklayarak boyutları değiştirin ve 'Boyuta Dönüştür' seçeneğini belirleyin. Şekil 1, uyaran konsantrasyon seviyesi ve konu tanımlayıcıları olarak dataset kategorik sütun boyutları raf doğru yerleştirilir ve sitokin gözlenen konsantrasyon doğru önlemler rafa yerleştirilir. </li><li> (Şekil 2) analiz işlemi sırasında, hesaplanmış bir alana ihtiyaç duyulması halinde, sadece boyutları ya da önlemler raf ya da sağ tıklatın ve 'Hesaplanmış Alan'ı oluşturun' seçeneğini seçin. Formül kutusunda, fonksiyonlar ya da matematiksel işlemleri ile birlikte alanları ile hesaplama Giriş. Şekil 2 PFD2, PFD3 ve PFD4 değerleri bir araya&gt; 2 PFD olarak adlandırılan yeni bir alan oluşturmak için nasıl gösterir. </li><li> (Şekil 3) bir boyut ve ilgi bir ölçüsüdür, tipik bir 2-B Tableau arsa oluşturun. Arayüzü basit bir sürükle-bırak etkileşim sunduğu için, ölçü ve ölçü seçimi kolayca değiştirilebilir. Boyutları genellikle satır sütun raf, ve tedbirler raf yerleştirilir. Şekil 3, boyutları raf uyaran konsantrasyon seviyesini içerir ve önlemler raf sitokinlerin gözlenen konsantrasyon seviyesi içerir. </li><li> (Şekil 3) belirli bir boyut, yer görselleştirme ayırt etmek için boyut doğasına bağlı olarak, metin, renk veya boyutunu raf boyut etiket,. Metin raf seçilen boyut tarafından sağlanan metin bilgi etiketleme veri görselleştirme ayırt etmek için çalışır. Renk ve boyut raf her raf alt kısmında bulunan kaydırma çubuğu ile ayarlanabilir renk ve boyut verileri otomatik olarak ayırt. Şekil 3, renk raf genotip yerleştirerek farklı renklerde üç genotipleri ayrılmasına yol açar. </li><li> Diğer boyut belirli sütun değişkenler tarafından görselleştirme Filtresi (Şekil 3). Bu boyut etiketi filtre raf içine sürükleyerek yapılabilir. Değerlerin listesini seçmek için bir pencere belirecektir. Seçilen değer görselleştirme kalan tek değerleri olacaktır. </li><li> (Şekil 4) diğer boyut görselleştirme birleştirmek veya görselleştirme bir matris üretmek için ölçmek olabilir. Bu sütun raf birden fazla boyutlar bırakarak ve birden fazla satır raf önlemler yapılabilir. Şekil 4, iki farklı boyutta sütunları raf koyarak, iki sütunlu bir görselleştirme matris bir örnek içerir. </li><li> Benzer bir görselleştirme üretmek için, sol alt köşedeki Geçerli sayfanın sağ tıklatın ve 'kopya sayfa seçilir. </li><li> Veriler hakkında yeni bir hipotez oluşturmaya yardımcı olabilir ilginç eğilimler ya da aykırı belirlemek için analiz süreci yineleme. </li></ol></li><li> Aynı kaynaktan birden fazla veri kümesi var ve bu veri setleri arasındaki olası bağlantıları keşfetmek istiyorsanız. <ol><li> Tableau aynı bağlantı üzerinden bu veri kümesi bağlanmak için izin vermek için, aynı çalışma kitabında bir aynı kaynaktan, yani yerde iki elektronik tablolar birden fazla veri setleri yerleştirin. </li><li> (Şekil 5) Birden fazla veri setleri için aynı boyutları seçili olduğundan emin olun, anahtar değerleri mantıksal birleştirme yoluyla veri setleri bağlayın. Şekil 5, katıldığınız için beş temel değerleri vardır: hücre tipi, uyaran konsantrasyon seviyesi, sahne ya da grup, uyarıcı, ve konu tanımlayıcısı. </li><li> Bölüm 1.1 'e benzer bir analiz yapın. </li></ol></li></ol> 2. Sunum Gereksinimler <ol><li> Veriler arasındaki ilişkileri bilmek, ancak hızlı bir şekilde sunumu için görselleştirme bir listesini oluşturmak için mümkün olmak istiyorum. <ol><li> Bölüm 1.1 'de belirtilen protokol izleyin, ve buna göre görselleştirme açıklama. </li><li> Görselleştirme görüntüleri üretmek için Tableau ihracat fonksiyonu kullanın. </li></ol></li><li> Güçlü görselleştirme Tableau çalışma kitabındaki bir dizi oluşturulur ve bu çalışma kitabı paylaşmak istiyorum. <ol><li> Tableau ambalajlı çalışma kitabı olarak çalışma kitabını kaydedin ve bu dosyayı paylaşmak. </li><li> Tableau Masaüstü olmadan Meslektaşlarım paketlenmiş bir çalışma kitabını açmak için Tableau Reader'ı ücretsiz indirebilirsiniz. Tableau Okuyucu, meslektaşları yarattığı görselleştirme ile etkileşim sağlar. </li></ol></li></ol> 3. TEMSİLCİSİ SONUÇLAR <img src="/files/ftp_upload/2397/2397fig1.jpg" alt="Şekil 1" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 1"> Şekil 1 A ekranExcel dosyası demo.xls NFKBIA adlı tablo ithal sonra Tableau. Boyutları ve önlemler raflara doğru sırasıyla, kategorik ve sayısal veri ile doldurulur. <img src="/files/ftp_upload/2397/2397fig2.jpg" alt="Şekil 2" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 2"> Şekil 2 Hesaplanmış Alan pencere Tableau olarak kullanmak için özel bir hesaplanan alan oluşturmak için çağrılır. Sol alt kutusunda liste tanımlamak mümkün alanlarda yardımcı olur ve sağ taraftaki liste, formülde kullanılan işlevleri kısaltma içerir. Bu örnekte, PFD&gt; 2 olarak işaret ettiği nihai bir değer elde etmek için PFD4, PFD3 ve PFD2 değerler eklemek istedim <img src="/files/ftp_upload/2397/2397fig3.jpg" alt="Şekil 3" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 3"> Şekil 3 uyaran konsantrasyon seviyesi vs gözlenen sitokin konsantrasyon Görselleştirme. Görselleştirme uyaran 3M-002 farklı konsantrasyon seviyeleri sitokin TNF-α yoğunluklara karşı bir komplo gösterir. Çizgilerin renkleri NFKBIA gen, doğuştan gelen bağışıklık çalışmada bireylerin bir tek nükleotid polimorfizmi için farklı genotipleri bakın. <img src="/files/ftp_upload/2397/2397fig4.jpg" alt="Şekil 4" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 4"> Şekil 4, iki sütunlu bir görselleştirme matris bir ekran görüntüsü . Biz iki uyaranlara, 3M-003 ve LPS verilen yanıtlar bir yan-yana karşılaştırma kolaylaştırmak için bir iki sütunlu bir matris oluşturulur. X-eksenleri iki uyaranların farklı konsantrasyon düzeyleri, ve y-ekseni araziler hesaplanan alan değerleri, PFD&gt; 2. <img src="/files/ftp_upload/2397/2397fig5.jpg" alt="Şekil 5" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 5"> Şekil 5 Bu Tableau pencerelerde farklı tablolarınızda kaydedilen veriler nasıl bağlanacağını göstermektedir. Farklı elektronik tablolar bağlanma veriler bu anahtar değerleri kullanarak, mantıksal katılmak hükümler birleştirerek yapılabilir. <table border="1"><tbody><tr><td></td><td colspan="10"> Görselleştirme ve Analiz Aracı </td></tr><tr><td> Fonksiyon </td><td> Tablo </td><td> VIS-STAMP </td><td> xmdvtool </td><td> GGobi </td><td> Yıldız ışığı </td><td> Gapminder </td><td> Visulab </td><td> InfoVis Toolkit </td><td> Geotime </td><td> Ilham vermek </td></tr><tr><td> Paralel araziler koordine </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td></tr><tr><td> Scatter plot matrisler </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td></tr><tr><td> Boyutlu azalma </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td></tr><tr><td> Geçici boyutları </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td></tr><tr><td> Geospatial boyutları </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td></tr><tr><td> Metin madenciliği </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td></tr><tr><td> Doğrudan veri manipülasyonu </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td></tr><tr><td> Süzme </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td></tr><tr><td> Genişletilebilirlik diğer platformlar için (örneğin, R) </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td></tr><tr><td> CSV tablo biçimleri </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td></tr><tr><td> XML veri formatları </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Yok </td></tr><tr><td> 1 ile başa çıkabilirim0000 + satır </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td></tr><tr><td> Belgeleme </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td><td> Evet </td></tr><tr><td> Ticari ürün </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Yok </td><td> Evet </td><td> Evet </td></tr></tbody></table> Tablo 1. görsel analiz araçları ve bazı özellikler listesi.

<ol><li>Thomas, J., Cook, K. Illuminating the Path: The Research and Development Agenda for Visual Analytics. , IEEE CS Press. (2005).</li>
<li>Steed, C., Swan, J., Jankun-Kelly, T., Fitzpatrick, P. Guided Analysis of Hurricane Trends Using Statistical Processes Integrated with Interactive Parallel Coordinates. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSteed%2C+C+%22IEEE+Symposium+on+Visual+Analytics+Science+and+Technology%22">IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology</a>. , IEEE. Atlantic City. 19-26 (2009).</li>
<li>Saraiya, P., North, C., Lam, V., Duca, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+Insight-Based+Longitudinal+Study+of+Visual+Analytics%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Visualization+and+Computer+Graphics%22%5BJournal%5D)">An Insight-Based Longitudinal Study of Visual Analytics.</a> IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 12, 1511-1522 (2006).</li>
<li>Kollmann, T. R., Crabtree, J., Rein-Weston, A., Blimkie, D., Thommai, F., Wang, X. Y., Lavoie, P. M., Furlong, J., Fortuno, E. S. 3rd, Hajjar, A. M., Hawkins, N. R., Self, S. G., Wilson, C. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neonatal+innate+TLR-mediated+responses+are+distinct+from+those+of+adults%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Immunol%22%5BJournal%5D)">Neonatal innate TLR-mediated responses are distinct from those of adults.</a> J. Immunol. 183, 7150-7160 (2009).</li>
</ol>

Modern biyomedikal araştırma yüksek verimlilik teknolojisinin gelişiyle araştırma verileri daha verimli bir şekilde analiz gerektiren bir patlamaya yol açtı. Visual analitik (VA), analitik akıl interaktif görsel arayüzleri (1) kolaylaştırdı bilim dalıdır. VA yaklaşım bilgisayar tarafından kalıplarını tespit etmek için geleneksel yaklaşımın aksine, insan analisti elinde analitik güç, geri yükler. Visual analitik savunma araştırma (1) ve kasırga eğilimleri (2) gibi çeşitli alanları, araştırma uygulanmıştır. Şimdiye kadar,...

visual analitik teknikleri ile İmmünolojik veri analizi kolaylaştırılması

Facilitating the Analysis of Immunological Data with Visual Analytic Techniques

Visual analitik (VA), interaktif görsel ekran üzerinden büyük veri analiz etmek için yeni bir yol olarak ortaya çıkmıştır. Biz programı ve biyolojik veri setlerinin analizi VA yaklaşımın esnekliği göstermiştir. Immünoloji, bu veri setlerinin Örnekler flow sitometri, LUMINEX veri ve genotipleme (örneğin, tek nükleotid polimorfizmi) verileri içerir. Geleneksel bilgi görselleştirme yaklaşımının aksine, VA, analist, gerçek zamanlı veri arama sürecinde yapmaya izin vererek analistin elinde analiz gücünü tekrar geri kazandırır. Biz, çeşitli VA araçları değerlendirdikten sonra Tableau adlı VA yazılım seçti. İki tür veri setleri içinde ve arasında analiz analiz görevleri eşleştirilmiş analizi olarak adlandırılan bir yaklaşım kullanarak video sunumu gösterildi. VA olarak tanımlanan Eşleştirilmiş analizi, bir VA aracı uzmanı analizi sırasında bir etki alanı uzmanı ile yan yana çalıştığı bir analiz yaklaşımı. Etki alanı uzman verilerin önemini anlıyor ve toplanan verilerin ele sorular sorar. Aracı uzman daha sonra, bu sorulara cevap olabilecek veri desenleri bulmanıza yardımcı olmak için görselleştirme oluşturur. Hipotez üretme ve verilerin hızlı bir görsel ekran arasında kısa bir gecikme süresi VA yaklaşımın en önemli avantajlarından biridir.

Visual analitik (VA), etkileşimli veri analiz yeni bir yaklaşım. Bu video, yüksek verimli biyolojik deneyler tarafından getirilen veri aşırı sorunu tartışmak ve bu soruna bir çözüm olarak VA teklif. Içinde ve immünolojik veri setleri arasındaki Tableau denilen bir VA aracını kullanarak video analizi göstermektedir.

Visual Analitik Teknikleri ile İmmünolojik Veri Analizi kolaylaştırılması

Görsel analitik (GA), etkileşimli görsel ekranlar aracılığıyla büyük veri setlerini analiz etmenin yeni bir yolu olarak ortaya çıkmıştır. Biz, ...'nın faydasını ve ...'nı gösterdik.

Görsel analitik tekniklerle immünolojik verilerin analizinin kolaylaştırılması. Veri toplama ve depolama kapasitesi hızla gelişmiş olsa da, buna kıyasla verileri işleme ve analiz etme yeteneği çok az ilerleme kaydetmiştir. Bunun sonucunda, biyomedikal laboratuvarlarda genellikle etkili veya verimli bir şekilde analiz edilmeyen büyük veri setleri bulunmaktadır.Bu potansiyel olarak zengin ve güçlü bilgiler, depolama sistemlerinin derinliklerinde kaybolmaktadır. Görsel analitik veya VA, büyük ve karmaşık veri setlerini analiz etmek için yeni bir yöntem olarak ortaya çıkmıştır. VA teknikleri, analistlerin genel eğilimler veya aykırı değerler gibi verilerdeki örüntüleri tespit etmek için görsel zekalarını kullanmalarına olanak tanıyan görselleştirmelere dayanır.Bu hızlı görselleştirmeler, veriler keşfedilirken hipotezlerin hızla oluşturulmasına olanak tanır. VA araçlarının esnekliği, analistin ilişkileri keşfederken hem yakınlaştırma yapmasına, derinlemesine inceleme gerçekleştirmesine hem de birden fazla veri seti arasında bağlantılar kurmasına imkan verir. VA'nın entegre veri kaynaklarına uygulanması sayesinde kullanıcı, yeni ve önemli bulgular ortaya çıkarabilir.Parent analizi, bir V

facilitating-analysis-immunological-data-with-visual-analytic

Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

İmmünoloji ve Enfeksiyon

Tam kan İmmünofenotiplemesi, insan bağışıklık sistemini izlemek için vazgeçilmezdir. Bununla birlikte, gerekli reaktiflerin sayısı ve önceden karıştırılmış kokteyllerdeki spesifik florokromların kararsızlığı, günlük reaktif hazırlığını gerektirir. Burada, boyama antikor kokteylinin yarı otomatik olarak hazırlanmasının, reaktif dağıtımındaki değişkenliği en aza indirerek güvenilir immünofenotipleme oluşturmaya yardımcı olduğunu gösteriyoruz.

İnsan Periferik Kan immünfenotipik Analizi Antikor Kokteyller Hazırlama A Yarı-otomatik Yaklaşım

Burada, biz birincil insan T hücreleri ve antijen sunan hücreler arasındaki bağışıklık sinapslarda nitel ve nicel analizi için tam bir iş akışı tanımlamak. Yöntem alma ve nispeten kısa bir süre içinde birkaç bin hücre görüntülerin değerlendirme sağlar görüntüleme akış sitometresi temel alır.

Akış Sitometresi Imaging kullanılarak insan sisteminde bağışıklık Synapse nitel ve nicel analiz

Tümör microenvironment eğitim klinik yanıt immünoterapi prognostik veya akýllý biyolojik tespit edebilir. Burada sunulan, bir yöntem situ Floresans spektral analiz ve CD8 otomatik olarak çeşitli altgrupları saymak için görüntüleme üzerinde dayanır+ T hücreleri. Bu tekrarlanabilir ve güvenilir teknik büyük kohort analizi için uygundur.

Multiplexed ayirt analizi ve Intratumoral PD-1+ Tim-3+ CD8 miktar+ T hücreleri

ExCYT bir MATLAB tabanlı grafiksel kullanıcı arayüzü (kullanıcıların kendi akış sitometresi veri yolu ile yaygın olarak analiz olanak sağlayan GUI) dimensionality azaltma yolu ile t-SNE, otomatik ve el ile çeşitli dahil olmak üzere yüksek boyutlu verileri için analitik teknikler istihdam olduğunu kümeleme yöntemleri, heatmaps ve Roman yüksek boyutlu Akış grafiğini çizer.

ExCYT: yüksek boyutlu sitometresi veri analizi düzene için bir grafik kullanıcı arabirimi

Cytofast kümeleme çıktıanaliz etmek için kullanılan bir görselleştirme aracıdır. Sitofast iki kümeleme yöntemini karşılaştırmak için kullanılabilir: FlowSOM ve Cytosplore. Sitofast hızla kütle sitometri verilerinin nicel ve nitel bir genel bakış oluşturabilir ve farklı kümeleme algoritmaları arasındaki temel farkları vurgulayabilir.

Sitofast ve Upstream Kümeleme Yöntemleri FlowSOM ve Cytosplore kullanılarak Yüksek Boyutlu Sitometri Verilerinin Görselleştirilmesi ve Ölçülmesi

Burada, formalin-sabit parafin gömülü tümör doku bölümlerinde bağışıklık hücrelerini görselleştirmek, ölçmek ve haritalamak için basit ve erişilebilir bir strateji tanımlıyoruz. Bu metodoloji, mevcut görüntüleme ve dijital analiz tekniklerini görüntüleme testlerinin çoklama yeteneğini ve multiparametre analizini genişletmek amacıyla birleştirir.

Tümör Mikroortamında Bağışıklık Hücre Popülasyonlarının Görselleştirilmesi, Ölçülmesi ve Haritalanması

İmmünoterapi ve tek hücreli genomik profilleme çağında, kanser biyolojisi, tümör-bağışıklık arayüzünü uygun bir mekansal zamansal bağlamda araştırmak için yeni in vitro ve hesaplama araçları gerektirir. Hücresel fonksiyonların dinamik, multiparametrik izlenmesi ile uyumlu, 2D ve 3D ortamlarda tümör-immün mikroakışkan ko-kültürlerden yararlanmak için protokolleri açıklıyoruz.

İn vitro tümör mikroortamlarında immün yanıtı diseksiyon için mikroakışkan ko-kültür modelleri

Bu makalede, manuel tiramid sinyal amplifikasyonu (TSA) multipleks immünofloresan (mIF) protokolü ile birlikte görüntü analizi ve uzamsal analiz anlatılmaktadır. Bu protokol, laboratuvarda bulunan slayt tarayıcısına bağlı olarak slayt başına iki ila altı antijenin boyanması için formalin sabit parafin gömülü (FFPE) bölümlerle birlikte kullanılabilir.

Multipleks İmmünofloresan, Tümör Mikroçevresinin Klinik ve Biyolojik Değerlendirmesi için Uzamsal Görüntü Analizi ile Kombine Edildi

Bu protokol, multipleks immünohistokimya kullanılarak tümör mikroçevresinin immün hücre karakterizasyonunun nasıl yapıldığını ayrıntılı olarak açıklar.

Tümör Mikroçevresinin Mekansal İmmün Hücre Manzarasının Multipleks İmmünohistokimyasal Analizi

Burada immün-modülatör biyoaktif bileflikler tanımlanmasını amaçlayan bir roman yüksek içeriği kimyasal yolla oluşan inflamasyon testi açıklar. Biz başarıyla inflamatuvar yanıt olarak daha fazla veri işleme, analiz, madencilik ve depolama otomatik ölçümü sağlayan özel geliştirilmiş yazılım komut ile otomatik mikroskopi birleştirdik.

Kolaylaştırılması İlaç Keşfi: Zebra balığı An Otomatik Yüksek içeriği Enflamasyon Assay

Öğrenin, görsel analitik teknikleri kullanarak büyük immünolojik veri setlerindeki kalıpları ve trendleri hızla belirlemeyi. Tableau aracıyla etkileşimli analiz yöntemleri, karmaşık veri ilişkilerini anlamayı kolaylaştırır.

Visual Analitik Teknikleri ile İmmünolojik Veri Analizi kolaylaştırılması

Daha fazla video keşfet