蛍光フローサイトメーターは、この四半世紀、サイトメトリー機器や試薬の技術発展により1レーザー数色から飛躍的に発展し、10カラーは当たり前となり、20カラー以上のパラメータでの測定が可能となりました。2010年代前半以降には検出原理の異なるマスサイトメーターやスペクトルサイトメーターも登場し、さらに多くのパラメーターを測定できるようになり、機器のスループットの向上により、1つの実験データセットのサンプル数も増加傾向にあります。しかしその一方で、フローサイトメトリー解析は複雑になってきており、研究を進めるうえで解析作業がボトルネックとなることが多くなってきています。
Cytobankは、機械学習機能による大量データ処理、クラウドによる迅速な解析とデータの管理・共有により、複雑なサイトメトリーデータ解析の作業負担と時間を軽減します。
Premium Cytobank のフル機能をいますぐ
オンラインにて無料でお試しいただけます。
※フォーム送信後、Cytobank Sign upのご案内をメールにて送信いたします。
ゲーティング・スケール調整・作図などの単純なマニュアル操作の繰り返しにより、
解析者を疲労させ、新たな発見機会を妨げます。
各細胞集団について解析者がマニュアルでゲートをかけていく作業は、
主観性の排除が困難で、査読時になってやり直しが発生するケースが見られます。
機器の発展によってサイズもファイル数も膨大になったデータにより
取り扱いや管理・共有が複雑で、煩雑になりつつあります。
解析ツールプラグインのインストールや大きいデータの端末移動、
複数プロジェクトの生データから解析結果までのデータ整理と管理など
膨大な時間を必要とします。
複数のソフトウエアやアプリケーションを経由する解析ワークフローにおいて、
互換性の調整作業だけでなく、ファイル移動時に誤まる可能性があります。
Cytobankは、高次元データの解析を簡単に実現するクラウド型サイトメトリー解析ソフトウェアです。
サイトメトリー分野は、マシンラーニング(機械学習)によるデータ解析の時代に入りました。Cytobankなら、プログラミングの知識がなくてもシングルセルデータの包括的な視覚化と解析を可能にします。
クラウドで迅速な解析とデータ管理・共有が同時に実現できます。
ご自身のゲーティングストラテジーをモデルとした
自動ゲーティングが役立ちます。
次元削減・クラスタリング・バイオマーカー探索のアルゴリズムは
検証済で実装されており、プログラミングも不要です。
Cytobankでは、生データから、マニュアルゲーティング、次元削減や教師なしクラスタリングといった高度な解析、統計的有意差検定までのワークフローに必要な一連の機能を提供します。
ハイパラメータのデータを分かりやすく包括的な図表にすばやく要約することで、研究の生産性が向上します。ステインインデックスの計算や用量反応曲線のような基本的な機能が備わっていると、データ解析に共通の作業的な解析に費やす時間を削減できます。またCytobankで作成される説得力のあるグラフィックは、臨床研究者、科学者そのほかの共同研究者間のコミュニケーションを飛躍的に向上させます。
抗体タイトレーションは、データの質に関わる重要な指標です。Cytobankのサマリーチャートとステインインデックスを利用すれば、データをエクスポートしなくてもステインインデックスと蛍光強度がどう変化するかをダイレクトに確認することができます。
用量反応解析で、治療の影響を明らかにしたり、最適な化合物の容量を特定したりすることができます。シングルセルデータは、バルクポピュレーションの研究では見ることのできない特定の細胞サブタイプの挙動に関する重要な発見に繋がる可能性があります。
ゲーティングの階層と統計データを同時に見ることができる比較的新しいグラフ表示方法です。対象のポピュレーションにダイナミックにフォーカスする拡大表示で、データ間の階層構成の違いを明らかにします。
各サンプルが異なる条件下でどのような特性を示すのかを全体的に把握すると同時に、シングルセルレベルでの分布も見ることができます。
Cytobankの機能は、拡張可能なクラウドコンピューティング上で行われるため、ユーザーのコンピュータースペックを使用することなく大量の解析を迅速に処理します。自動的にかつ即座に全ての作業をクラウドに保存するので、データを失ったり、作業が中断される心配から解放されます。実装されたアルゴリズムはAPIにも対応しており、パイプラインの構築やインフォマティクスワークフローとの統合をシンプルにします。
Cytobankではハイパラメータデータの情報を二次元マップに落とし込むことができる次元削減アルゴリズムが4種類実装されており、選択することができます。高密度なランドが形成され、ランド間の距離に意味があるUMAPが望ましい場合もあるでしょうし、比較的低密度なランドでランド内の分布も把握ができるtSNEが望ましい場合もあるでしょう。アルゴリズムを viSNE、UMAP、tSNE-CUDA、opt-SNEから選択し、サンプルに存在する、興味深い特性を有するあるいは希少な生物学的サブセットを素早く同定することができます1-4。
従来のマニュアルゲーティングによる高次元データの解析は、解析者の経験や思い込みに左右されやすく、また、着目していなかった現象には気づけない可能性があります。教師なしクラスタリングによって、このような見落とされていたフェノタイプを発見する可能性を高めることができます。
SPADEまたはFlowSOMを使うと、解釈が簡単な最小スパニングツリーにフェノタイプの類似した細胞を迅速にクラスタリングするため、大規模な高次元データセットの直感的な解析と表示をすることができます5。一度作成した自己組織化マップ(SOM)は、ほかのExperimentで使用することもできるので、異なるタイムポイントで取得したサンプル間比較を可能にし、複雑な長期的研究に最適です。
バイオマーカーの発見が研究目的である研究者は少なくありません。CITRUSでは2段階のアルゴリズムによってこのバイオマーカー探索を実施します。まずシングルセルデータを自動的にサブセットに分類した後、サンプルグループ間の統計的有意差を抽出します。CITRUSはバイオマーカーの統計的予測にも理想的なツールです6。
マニュアルゲーティングがサイトメトリー解析のばらつきの主要な原因であることはしばしば報告されています。Cytobankの自動ゲーティングでは、何をどの細胞集団として同定するかや、どのようにゲートの境界線を設定するかなど、あなたのマニュアルゲーティング解析を忠実に再現します。
ご自身のパネルとゲーティングストラテジーがされた少数のサンプルをご用意いただき、それを用いてモデルをトレーニングして学習させた後、学習させたモデルを数百ものファイルに適用させることも可能となります。解析作業時間の短縮になると同時にマニュアルゲーティングによるばらつきも削減することができます。
Illustration 機能では、刺激条件やサンプルの種類、タイムポイント等の実験上の変数(サンプルタグ)に基づいた図表の自動作成を可能とします。プロットレイアウトの作成や変更で、これらの変数は表示のオン/オフの切り替えが可能であり、直観的に配置を変更することもできます。
ヒートマップ、ボックスプロット、バイオリンプロット、バーチャート、ラインチャート、サマリードットは、シングルセルデータからのmedian やevent count、% of population などの統計値サマリーの図として、ワンクリックですばやく可視化します。
マニュアルゲーティング解析やマシンラーニングによる解析で見出したポピュレーションについて、そのままサンプルグループ間比較をして統計的有意差検定を実施できます。数値情報のcsvファイルをエクスポートして、ほかの統計ソフトウエアで計算し、グラフ化する手間は不要です。一般的なStudent のt 検定や対応ありt 検定、1 元配置分散分析(One-way ANOVA)、2 元配置分散分析(Two-way ANOVA)など多数の統計検定方法から選択するだけで統計的有意差が計算され、結果をサマリーチャートで図示できます。これにより、データを別のソフトウエアに移す際に心配されるコピー&ペーストのミスも防げます。ゲーティングの変更も、サマリーチャートや統計へ自動的に反映されます。
Cytobankが提供するクラウドプラットフォーム上で、インターネットにつながっていれば、いつでもどこでもどの端末でも(もちろんスマートフォンでも)、膨大で複雑なデータセットを安全で簡単に共有し、国内外の共同研究者とともに常に先進的な解析に取り組んでプロジェクトを推進できます。
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