然后右键选中Ly6G+细胞,Select Equivalent Nodes,合并这些样本。 这些样本会被合并为一个新的fcs文件。 第三步:组别识别 选中新的合并后的fcs文件,出现下图以后,再右键选择Create Gate on Peaks,这个时候各个组的编号会被识别出来。 第四步:运行 FlowSOM 第五步:运行 tSNE or UMAP 这是两个亚群—— 第六步:运...
3.1.选中single cells栏,在点击workspace—tSNE,进入参数选择界面。 3.2.参数设置:一般只分析荧光参数,就选择标记的荧光通道即可,若增加细胞大小活颗粒度等参数,可以选择添加FSC或SSC等参数,然后其他参数默认即可,点击右下角RUN。 3.3.等待分析进度完成,出现tSNE降维分析图,然后在tSNE图的窗口上点击Edit—Copy to layou...
最新版本 V10.8 增添了诸多实用新功能:首先,增添了对大于 3GB 的 FCS 文件的支持,拓展了可处理文件的范围;其次,改进了对 MQD 文件以及非 BD 细胞仪采集数据的支持能力,增强了软件的兼容性;再者,优化内置 tSNE 功能,有效解决 10.7.2 版本中引入的问题,使输出能够生成更清晰明确的优化图;同时,提升了对 Jo 文件...
你看FlowJo V10.10里Algorithms下的tSNE图标,点它就可以把流式数据做成这样的“脑图”了。 师弟:师姐,我按照你说的也做出了“脑图”。但是怎么看这些群体啊,它们完全不同于我的对照组啊? 师姐:这么棒吗!我来看看。师弟你这图还是不太对,两个样本相同的细胞群不重叠,都独立成群了。“新”群体还是CD4+T、CD8...
FlowJo™软件为高维数据分析打开了大门,只需点击一下鼠标,就无需知道如何编码。为了完成一个无需编码的计算工作流程,用户可以使用 tSNE、UMAP 或 triMAP 进行降维;Phenograph、FlowSOM 和Xshift计算生成的群体可以使用ClusterExplorer 进行探索,或者通过HyperFinder启用的计算排序进行排序。
特别是这篇文章,大量运用了InfinityFlow pipeline来处理流式数据,感兴趣的话可以着重看这篇。 基于package 既然都提到了InfinityFlow,我们就先来了解一下都有哪些包能完成流式的可视化分析—— 这是基于R的: https://github.com/ebecht/infinityFlow https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/tidyFlowCor...
能将已有的相关参数与实时3D可视化图形相结合 10.8.1版新功能 添加了对大于 3 GB 的 FCS 文件的支持 改进了对 MQD 文件的支持 改进了对非 BD 细胞仪采集数据的支持。 改进了内置 tSNE 以产生更好的优化图,解决了 10.7.2 中引入的问题。我们已经纠正了一个优化问题,以便输出产生更好定义的岛屿。
改进了内置 tSNE 以产生更好的优化图,解决了 10.7.2 中引入的问题。我们已经纠正了一个优化问题,以便输出产生更好定义。 改进了对 Jo 文件批量转换的支持 FlowJo 提供了很多功能,用于自动化分析或促进对更复杂数据的分析。 档案流式细胞术标准(ACS) 是将工作区、FCS 数据文件和插件输出压缩到单个压缩 .zip 文...
Tips:单参数的CBA Kit不需要打开2D Clustering按钮,大部分设置Reporter参数为PE,Clustering X为APC就可以了。如果有第三参数(如上图),则需要打开2D Clustering按钮,设置Reporter和 Clustering X参数同上,Clustering Y为FL-3(Calibur) 或APC-Cy7。如果自动圈群的结果需要调整可以双击右边的流式图调出Graph Window进行调...