cytof工作流
CyTOF工作流：高通量高维细胞术数据集中的差异发现
生物导体版本：释放（3.19）
高维质量和流式细胞术（HDCyto）实验已成为高通量询问和表征细胞群的一种选择方法。在这里，我们提出了一个更新的基于R的管道，用于HDCyto数据的差异分析，主要基于Bioconductor包。我们使用FlowSOM聚类来计算定义细胞群，并为手动合并算法生成的簇提供可选但可重复的策略。我们的工作流程提供了不同的分析路径，包括细胞类型丰度与表型的关联或特定亚群内信号标记的变化，或聚集信号的差异分析。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，我们能够对任意的实验设计进行建模，例如具有批处理效应、成对设计等。特别是，我们将广义线性混合模型或线性混合模型应用于细胞群体丰度分析或信号标记的细胞群体特异性分析，使细胞计数或聚集信号在样本之间的过度分散得到适当的建模。为了支持正式的统计分析，我们鼓励在每一步进行探索性数据分析，包括质量控制（如多维标度图）、聚类结果报告（降维、树状图热图）和差异分析（如聚合信号图）。
作者：Malgorzata Nowicka〔aut〕、Helena L.Crowell〔aut〕、Mark D.Robinson〔aut，cre〕
维护人员：马克·罗宾逊（Mark D.Robinson）
引文（从R中输入引文（“cytofWorkflow”）):
安装
要安装此软件包，请启动R（版本“4.4”）并输入：
如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：install（“cytofWorkflow”）
对于R的旧版本，请参阅相应的生物导体释放.
文档
要查看系统中安装的此软件包版本的文档，请启动R并输入：
浏览渐晕图（“cytofWorkflow”）
细节
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程序包档案
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