1版本信息

R版本:R版本4.2.0 RC (2022-04-19 r82224)
Bioconductor版本:3.15
包版本:1.20.0

2示例工作流

以下psuedo-code演示了一个典型的R / Bioconductor会话。它利用流式细胞术包加载,变换和可视化流数据和门一定数量的数据集。

工作流加载flowCore,flowStats和flowWorkspace包及其依赖项。它加载ITN数据与15个样品,其中包括,除了FSC和SSC, 5荧光通道:CD3, CD4, CD8、CD69 HLADR。

# #负载包库(flowCore)图书馆(flowStats)图书馆(flowWorkspace)图书馆(ggcyto)图书馆(尺度)# #数据加载数据(ITN)药浸蚊帐

# #的flowSet 15实验。# # # #的对象类的AnnotatedDataFrame # # rowNames: sample01 sample02……sample15 (15) # # varLabels: GroupID SiteCode……名称(7)# # varMetadata: labelDescription # # # #列名(8):FSC SSC……HLADr时间

首先,我们需要把所有的荧光通道。使用一个GatingSet对象可以帮助我们跟踪进展。

# #创建一个工作流实例的作用和转换数据使用gs < - GatingSet (ITN)反式。obj < - trans_new (“myAsinh变换=双曲正弦逆= sinh) tl < - transformerList (colnames (ITN) [7], trans.obj) gs < -变换(gs、tl)

接下来我们使用lymphGate函数的t细胞CD3 / SSC投影。

# # t细胞识别人口lg < - lymphGate (gs_cyto_data (gs)、渠道= c (CD3, SSC),预选=“CD4 filterId =“t”,规模= 2.5)gs_pop_add (gs、lg)

# # 2 [1]

验算(gs)

# #完成了!

ggcyto (gs, aes (x = CD3, y = SSC)) + geom_hex(垃圾箱= 32)+ geom_gate (“t”)