1介绍flowAI

flowAI包允许对流式细胞仪数据进行质量控制,以保证优越的结果对下游手动和自动分析。这个包是建立在功能:1)flow_auto_qc自动分析和2)flow_iQC (),进行交互式分析。我们的质量控制程序的全部管道包括移除事件有异常值时看着流式细胞术分析的三个方面:

流量
信号采集
动态范围

这些方面的评价可以删除技术变化来源于激增或流量偏差,有缺陷的激光探测系统,数据范围限制和其他技术问题。

1.1加载包

的安装包后在您的本地系统可以加载方案。

要求(flowAI)

2自动的方法

2.1加载数据

这个文档或其他测试目的,我们使用一个内置的数据集。手动创建数据集是提取的子细胞和渠道从三个FCS文件新加坡队列的老龄化研究的一部分。数据存储为flowSet对象。

数据(Bcells) Bcells # # flowSet 3实验。# # # #列名(13):FSC-A FSC-H……PE-Cy7-A时间

选择FCS文件从您的工作目录中创建一个特征矢量的文件你想分析调用的函数dir用“*”(fcs美元作为正则表达式的模式参数。

setwd (…) fcsfiles < - dir (”。”,模式= " * fcs $ ")

2.2调用函数自动质量控制

在函数中实现的自动方法flow_auto_qc。以下调用显示如何执行质量控制与FCS默认设置文件在文件夹和玩具的数据集,FlowAI包。flowAI包取决于flowCore包R FCS的处理文件的环境。flowCore包提供了两个主要的类,flowFrame和flowSet。的Bcells对象的一个实例flowSet类,包含一组的三个FCS文件singuarly的实例flowFrame对象。的flow_auto_qc函数可以呼吁flowCore对象之一,flowSet和flowFrame,fcs的特征向量文件:

resQC < - flow_auto_qc (Bcells) #使用flowSet resQC < - flow_auto_qc (Bcells[[1]]) #使用flowFrame resQC < - flow_auto_qc (fcsfiles) #使用一个特征向量

当一个特征向量用于调用flow_auto_qc函数,flowSet对象是自动生成的直方图的创建以来细胞比较数量取决于它。因此,为了避免内存饱和,我们建议将大型数据集的批次兼容你的计算机系统的硬件规格。例如,如果你想要批最大2 gb可以使用:

GbLimit < - 2 #决定批FCS的极限gb文件size_fcs < - file.size (fcsfiles) / 1024/1024/1024 #计算每个FCS文件大小在g组< -上限(sum (size_fcs) / GbLimit)和< - cumsum (size_fcs)批次< -削减(暨、组)

然后你可以使用一个for循环运行分析批次:

(我在1组){flow_auto_qc (fcsfiles((批次= =水平(批次)[我])),输出= 0)}

当设置输出参数为0(或任何其他值除了1和2),没有R对象返回。

质量控制后,自动默认方法生成一个新的FCS文件包含一个额外的参数,低质量的事件有一个值高于10000年,类似于flowClean萎靡不振的方法。另外,一个新的FCS只包含可以生成高质量的事件。此外,flowAI可以自动实现管道的分析通过返回的对象flowFrame或flowSet类

记住,有几个参数,您可以设置改善质量控制结果的数据集。此外,与论点remove_from可以执行部分的质量控制在只有一个或两个以上的特性(流量、信号采集和动态范围)。

2.3结果评价

这个函数flow_auto_qc为每个FCS文件生成一个报告,在图形和表格格式,来评估算法的性能检测的异常。
我们建议自动方法首先使用默认设置运行。如果结果不满意可以修改设置或使用交互式方法flow_iQC。

3互动的方法

交互式方法被实现为一个闪亮的应用和执行flow_iQC ()命令对R环境。对于性能和清晰的原因,它允许只分析一个文件。一旦你打开的应用程序在web浏览器,您可以上传FCS文件从顶部左边面板的一部分。

4案例研究:老年人的B细胞

这里,我们举个例子的结果在第一个FCS文件执行质量控制后的Bcells数据集。

4.1质量控制文件描述和总结

FCS的摘要信息文件第一部分的分析报告自动生成的报告或左边面板flow_iQC闪亮的应用。摘要信息包含文件的名称,事件的数量和总比例的异常检测和去除。

从自动生成的报告中得到了以下信息我们的例子:

输入文件名称:Bcells1
的事件数量:64562
的异常被移除:流量,流量信号和流量边缘异常检测总:数量的高质量的事件:49535年的23%

4.2事件的数量的比较数据集的FCS文件之一

如果数据集有超过三个FCS文件,自动方法会产生一个直方图为每个文件包含事件的数量。酒吧用蓝色对应FCS文件的质量控制分析报告的其余部分中描述。

hist_set

4.3流量检查

使用关键字的流量是重建步伐FCS文件中包含美元持平或更高版本3。默认情况下,执行分析使用1/10秒的步伐。flow_auto_qc使用异常检测算法来检测和删除数据期间获得流量激增,从中间值。该算法是基于广义ESD孤立点检测方法优化的时间序列数据。异常自动检测环绕在绿色。

flowrateAUTO

flow_iQC允许手动选择最稳定的流量。

flowrateMANUAL

4.4信号采集检查

对于每一个频道,信号的中值个大小相等的垃圾箱事件的报道为Levy-Jennings-type图。中值的平均值和标准偏差应保持不变的分析。flow_auto_qc使用一个changepoint检测方法验证信号的稳定性。准确地说,转移或中位数方差检测到二进制的分割算法changepoint包中。在生成的情节,通过了质量控制的地区用黄色突出显示。

信号

至于流量检查,flow_iQC允许手动选择最稳定的地区。

4.5动态范围检查

事件的动态范围的上限和下限在最后一步检查。上限,动态范围的最大值是由于仪器是无法删除记录值超过一个预设的最大制造商。质量控制下限,删除所有的值低于零的散射通道和所有的异常值负免疫荧光通道的范围。情节显示删除的事件的频率分析;x轴的伸缩是互补信号采集的一个检查。在这一步中,两者都有flow_auto_qc和flow_iQC使用相同的探测原理,以寻找异常。当使用自动方法完善动态范围的下限,与neg_valueFM参数可以决定截断负截止FCS建议的文件而不是删除负面的离群值。

利润率

质量控制与flowAI

2021年10月26日

文摘

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