کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8340133 | 1541194 | 2018 | 39 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
High throughput automated analysis of big flow cytometry data
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل خودکار تجزیه و تحلیل داده ها از جریان سیاتوم بزرگ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جریان سیاتومتری، تجزیه و تحلیل خودکار، بیوانفورماتیک،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
زیست شیمی
چکیده انگلیسی
The rapid expansion of flow cytometry applications has outpaced the functionality of traditional manual analysis tools used to interpret flow cytometry data. Scientists are faced with the daunting prospect of manually identifying interesting cell populations in 50-dimensional datasets, equalling the complexity previously only reached in mass cytometry. Data can no longer be analyzed or interpreted fully by manual approaches. While automated gating has been the focus of intense efforts, there are many significant additional steps to the analytical pipeline (e.g., cleaning the raw files, event outlier detection, extracting immunophenotypes). We review the components of a customized automated analysis pipeline that can be generally applied to large scale flow cytometry data. We demonstrate these methodologies on data collected by the International Mouse Phenotyping Consortium (IMPC).
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Methods - Volumes 134â135, 1 February 2018, Pages 164-176
Journal: Methods - Volumes 134â135, 1 February 2018, Pages 164-176
نویسندگان
Albina Rahim, Justin Meskas, Sibyl Drissler, Alice Yue, Anna Lorenc, Adam Laing, Namita Saran, Jacqui White, Lucie Abeler-Dörner, Adrian Hayday, Ryan R. Brinkman,