但我们要提取出每群聚类在一起的数据,需要聚类插件帮助,首推X-shift,它聚类群体数适中,Phenograph提取的群体数太多,FlowSOM需要指定群体数,可以在X-shift分群基础上设置FlowSOM的分群数和分群参数进行优化分群。 当然我们也可以把我们手动设门策略,在降维图上进行Overlap。 降维:tSNE、UMAP、TriMap、PaCMAP 聚类:FlowS...
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...
3.tSNE处理:将需要分析的活的单细胞群(流式划门圈出标记为single cells)进行tSNE降维分析。 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...
罗工:最后一步:在弹出的对话框中选择Concatenate,点击Advanced Options,可对整合的文件进行命名(前缀Prefix和后缀suffix),点击右下角Concatenate,整合结束选择文件保存位置(建议保存当前workspace即可),在原始数据下方会生成一个新的fcs数据,就是我们整合完的数据,接下来就可以进行tSNE分析了。 我:谢谢罗工,这个插件拯救...
具有新算法的快速更新插件架构 出版质量的图形 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。
FlowJo多通道tSNE降维流式分析图 - https://www.bilibili.com/opus/732115658681090169) 以小鼠骨髓为例,就能得到: 图中只显示了部分细胞亚群哦~ 然后,昨晚在群里有小伙伴发现了单细胞数据密度图,⬇ 这不就是流式的密度图?? 问题在于,这是咋做出来的?
在之前的笔记中,我们介绍了如何使用tSNE进行降维分析。与tSNE相比,UMAP算法在保留细胞来源信息、提高可比性和可重复性方面表现更佳。下面将详细介绍如何使用FlowJo进行UMAP降维分析。安装UMAP插件 📥 首先,从FlowJo官网下载UMAP插件的压缩包。解压后,将.jar文件复制到FlowJo的plugins文件夹中。重新打开FlowJo,插件即可...
Flowjo高能插件2|MutualNearestNeighbors——样本“归一化”,暴 露样本间真实差异 △点击放大图片 师弟:师姐,这种像“大脑”一样的流式数据图是怎么做的啊?我看好多高分文献上都用这样的数据图。 师姐:FlowJo就能一键搞定。你看FlowJoV10.10里Algorithms下的tSNE图标,点它就可以把流式数据做成这 ...
Populations，您可以轻松地整合所有样本的数据。最后，在弹出的对话框中选择Concatenate，设置文件命名选项，完成整合并保存文件。问：完成整合后，下一步该怎么做？答：整合后的数据可以用于进一步的分析，如tSNE分析。您还可以参考B站上的教学视频，了解更多关于Downsample插件的使用心得和技巧。
Flowjo高能插件 | Mutual Nearest Neighbors——样本“归一化”,暴露样本间真实差异 优宁维生物 任何问题可拨打优宁维客服热线了解:4008-168-068。 师弟:师姐,这种像“大脑”一样的流式数据图是怎么做的啊?我看好多高分文献上都用这样的数据图。 师姐:FlowJo就能一键搞定。你看FlowJo V10.10里Algorithms下的tSNE图标...