工作流程包：cytofworkflow

Cytof工作流程：高通量高尺寸细胞计数数据集中的差异发现

生物导体版本：3.7

高尺寸质量和流式细胞术（HDCYTO）实验已成为高通量审查和细胞群体表征的选择方法。在这里，我们介绍了基于R基管道的用于HDCyTo数据的差异分析，主要基于生物导体包。我们使用Flowsom聚类计算地定义小区群体，并促进可选但可重复的策略，用于算法生成的群集的手动合并。我们的工作流程提供不同的分析路径，包括细胞类型丰富的关联，其特定亚步骤内的信号标记的表型或变化，或聚集信号的差分分析。重要的是，我们显示的差异分析基于回归框架，其中HDCYTO数据是响应;因此，我们能够模拟任意实验设计，例如具有批量效果，配对设计等的试验设计。特别地，我们应用广义的线性混合模型以分析信令标记的细胞群丰度或细胞群特异性分析，允许适当建模的样本中的细胞计数或聚合信号中的过度分布。To support the formal statistical analyses, we encourage exploratory data analysis at every step, including quality control (e.g. multi-dimensional scaling plots), reporting of clustering results (dimensionality reduction, heatmaps with dendrograms) and differential analyses (e.g. plots of aggregated signals).

作者：Malgorzata Nowicka [Aut，Cre]，Mark D. Robinson [Aut]

维护者：Malgorzata Nowicka

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HTML.

高通量高尺寸细胞计数数据集的差分发现的工作流程

细节

Biocviews.	singlecellworkflow.那工作流程
版本	1.2.0
执照	艺术-2.0
依靠	r（> = 3.4.0）
进口	生物焦那kn那readxl.那MatrixStats.那流量计那ggplot2.那格格里加那重塑2.那dplyr.那林马那GGRepel.那rcolorbrewer.那Pheatmap.那ComplexHeatMap.那流动那共识那RTSNE.那电台那LME4.那多人物
链接到
建议	kniTcitations.
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URL.	https://github.com/gosianow/cytofworkflow.
Bugreports.	https://github.com/gosianow/cytofworkflow/issues.
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