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• Dernier membre :MichaelSweam

Sorry for writing in English, you can answer in French if that is more comfortable

Hi,
 
hope this finds you well.
 
I am interested in discussing transformations for cytometry data analysis.
 
Specifically, I found that mainly for reproducibility reasons, one should use the arcsinh transformation and adjust the cofactor such that there is only one population around zero.
 
Question: why not shift all values to being >=1 and then use either log transform or arcsinh, but this time adjust the cofactor to optimize the separation of different clusters?
 
I believe that one could be worried about shifting the means/MFIs of the individual populations, and this might be important for comparing between samples. But in my experience, comparing between samples is not possible without a proper alignment of the distributions. 
Some biologists say that that shift in distributions/population/MFIs is biologically significant, and I would agree. But these are different questions. Counting/identifying cell types and shifts in MFIs are different questions and should be handled separately (mho).
 
I have already spoken to a few people about this but without a clear and convincing answer.
 
Would anyone be willing to discuss this? 
If this interests many people, we might organize an afternoon to discuss it???
 
Looking forward to your answers.
 
Best,
 
Bernd

Bonjour,

Afin d'offrir une visibilité supplémentaire aux divers cytomètres en image, vous trouverez en pièce jointe une liste d'équipements situés dans divers instituts francophones, et ouverts aux clients externes. Si vous êtes intéressés par l'utilisation de l'un de ces instruments, n'hésitez pas à entrer en contact avec leur responsable!

Sébastien

Chers tous,

Nos outils, IFC et IFCshiny déjà décrits dans la partie analyse de données de ce forum, se sont étoffés d'un nouveau set de fonctionnalités applicables tout spécifiquement à la cytométrie en image appelé IFCip

IFCip, comme son nom l'indique (image processing), va permettre de traiter les images pour en extraire des valeurs reflétant divers paramètres comme l'aire, l'intensité, etc...
IFCshiny intègre déjà IFCip et permet l'extraction de nombreux paramètres depuis les fichiers rif et/ou cif chargés dans l'application en quelques clics

Vous pourrez trouver plus de détails sur les outils intégrés dans IFCip ainsi que des instructions d'installation ici.

Des idées, des remarques pour des améliorations, concernant le package IFCip ? Participer au développement

Bonjour à tous,

Nous venons de mettre en ligne une application R open source pour le traitements des données de cytométrie appelée IFCshiny.

Cette application offre une interface utilisateur au package IFC précédemment publié sur CRAN. Initialement conçu pour les données de cytométrie en image, le package IFC a récemment gagné des nouvelles fonctionnalités permettant également de traiter les fichiers de cytométrie conventionnelle (type fcs)

L'application permet aux outils de gagner en interactivité et les rend, par conséquent, bien plus facilement accessibles. Ainsi, les utilisateurs, qui craindraient les lignes de commandes, seront ravis de savoir qu'ils pourront:
- importer leurs fichiers,
- créer des graphs 1D, 2D et même 3D,
- y dessiner/éditer des gates,
- manipuler des populations,
- créer des rapports graphiques et statistiques,
- exporter leurs analyses.
Tout cela, très facilement, juste par clique de souris.

Par ailleurs, l'application offre la possibilité mettre en œuvre divers algorithmes pour traiter les données. Vous pourrez y retrouver:
- de la réduction de dimensionnalité,
- de l'analyse non supervisée,
- ou supervisée.
PCA, tSNE, UMAP, kmeans, LDA, SVM, GB, EM, FlowSOM sont de la partie.

L'application est toute jeune et encore en pleine maturation.
Vos retours et apports seront précieux dans son développement.

Elle a néanmoins bénéficié de la plus grande attention avant sa mise à disposition pour en faire un outils utile et fonctionnel pour la communauté des cytométristes.

Pour l'utiliser, c'est par ici

Bonjour,

Nous avons désigné plusieurs panels humains et murins. Pour ces derniers, nous souhaitons intégrer des marquages de phosphoprotéines (pERK, pMEK, pSTATs 1,3 et 5, pp38 et pJAK). Olivier Jean de Cytek, avec qui nous avons construit nos panels ne connaît pas d'utilisateurs qui auraient testé des phosphoprotéines en spectral. Est-ce que vous avez connaissance d'utilisateurs qui auraient une telle expérience?

Merci,
Muriel Gaudry

Chers tous,

Je suis heureux de pouvoir informer la communauté des cytométristes de l'existence d'un package R pour les données de cytométrie en image.
Ce package R est publié sur CRAN

Si vous souhaitez participer à son développement vous pouvez le retrouver sur github

Amicalement,
L'auteur de ce package.