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...
这竟然是用flowjo画出来的,岂不是能够和单细胞图谱很好地结合互为验证~ tSNE - FlowJo Documentation: https://docs.flowjo.com/flowjo/advanced-features/dimensionality-reduction/tsne/) 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...
2、直接生成T-SNE 降维分析结果 3、HeatMAP:作为目前最常见的一种可视化手段,热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。 至于说这些工具区别是在什么,功能如何,如何选择,贴心的小编为大家准备了介绍和总结: Overview of the described computational methods and their coverage of ...
降维:tSNE、UMAP、TriMap、PaCMAP 聚类:FlowSOM、Phenograph、XShift 问:每一群在这个降维图上分出来,怎么知道他们是什么细胞呀? 答:降维聚类,是帮助我们展示流式数据,但群体注释,是什么指标差异导致分群,还需我们自己比对注释。 但也不必担心工作量的问题,FlowJo有ClusterExplorer和MEM帮助我们。 ClusterExplorer包含...
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...
秘籍一:以其典型的tSNE降维分析算法为例,该功能为FlowJo®正版软件独家具备,在保证了易用性和可视化的同时,tSNE还具有: 无需繁琐设置 可视化进度条 结果显著,时效性高 秘籍二:正版FlowJo®所具有的Plugins定制功能,也是其他盗版软件无法复制的,真正从功能上实现“笑傲江湖”。
图3C为ClusterExplorer插件展示聚类结果。ClusterExplorer的功能主要是将算法自动聚类的结果以折线图,热图以及在tSNE上显示分布区域的方式进行展示。利用这些工具我们可以轻松的找到目标群体同时聚焦每个群体中每个marker的表达情况。 (图3C) 好啦,今天的实验案例分享就到这里了~大家不要忘记点击下方“阅读原文”获取BD正版F...
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...
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...
师姐:FlowJo就能一键搞定。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。“...