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...
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可能有人说以前也可以,是的,以前是需要将wsp、配置文件、FCS文件自己打包发送,现在导出ACS之后相当于已经直接压缩为类似于zip压缩格式了,而且是国际公认的标准化格式。 7、插件中的t-SNE V10.5版本对t-SNE算法进行优化,增强了 t-SNE 功能的自动化和易用性。 tSNE 专属功能图标 无需繁琐设置 可视化进度条 结果显...
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...
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...
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。
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。
▪ 改进了对非BD细胞仪采集数据的支持。 ▪ 改进了内置tSNE,以生成更好的优化图,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,以便输出生成更好定义岛。 ▪ 改进了对Jo文件大容量转换的支持 功能优势 ·流量分析的单独解决方案。与所有采集软件包和细胞仪中的所有数据文件兼容。
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...
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。