README.md
In Selkie-13/Jarvis:
Jarvis
Problématique
L'une des problématique rencontrer de nos jours pour les biologiste cytométriste est d'être capable d'annoter, identifier les population cellulaire sur les données sans biai humain, avec une vraie reproductibilité et un gain de temps.
Base de données
La base de donnée de Jarvis se base dans un premier temps sur le travail de () qui a analyser plus de 70 population cellulaire chez l'homme sur plus de 350 anticorps.
L'interet de ce genre de base de donnée c'est de proposé a l'utilisateur d'annoter ces populations avec la plus grande variété de marqueurs possible.
Algorithme
En se pasant sur le travail de Pier Frederico Gegardini et son outils SCAFFOLD (lien) l'outil va calculer une mesure de distance ou de similitude entre des cellules ou des cluster et les populations contenue dans la base de données.
La distance est égal a 1-la similitude.
Les métriques sont calculer pour l'ensemble des populations selectionner par l'utilisateur et l'ensemble des cellules et uniquement les meilleurs score sont selectionner.
Evolution
Il est possible d'alimenter la base de données en ajoutant de nouvelle median de fluorescence pour des sous-populations non présente, et/ou pour d'autre espece.
Outils Shiny
Upload
Preprocess
- Compensation des fichiers (calcul matriciel avec la matrice si présente)
- Transformation des fichiers (arcsinh ou logicle)
- Cleanning (FlowAI enleve les cellule en fonction du paramtres temps)
- Normalisation (il n'est pas encore démontré un reel interet de la Normalisation dans la cytométrie de flux mais dans d'autre cas comme le single-cell ou autre il est possible)
- Concatenation (on recréer un fichier avec l'ensemble des fichier présent dans l'analyse)
Le preprocessing se pre-remplie automatiquement en fonction des fichiers uploader.
Si les données sont des fichiers de Cytométrie de Masse, il n'y a aucune matrice de compensation dans le fichier (et donc pas de compensation)
Selkie-13/Jarvis documentation built on May 1, 2020, 4:12 a.m.
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La base de donnée de Jarvis se base dans un premier temps sur le travail de () qui a analyser plus de 70 population cellulaire chez l'homme sur plus de 350 anticorps. L'interet de ce genre de base de donnée c'est de proposé a l'utilisateur d'annoter ces populations avec la plus grande variété de marqueurs possible.
Algorithme
En se pasant sur le travail de Pier Frederico Gegardini et son outils SCAFFOLD (lien) l'outil va calculer une mesure de distance ou de similitude entre des cellules ou des cluster et les populations contenue dans la base de données.
La distance est égal a 1-la similitude.
Les métriques sont calculer pour l'ensemble des populations selectionner par l'utilisateur et l'ensemble des cellules et uniquement les meilleurs score sont selectionner.
Evolution
Il est possible d'alimenter la base de données en ajoutant de nouvelle median de fluorescence pour des sous-populations non présente, et/ou pour d'autre espece.
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- Compensation des fichiers (calcul matriciel avec la matrice si présente)
- Transformation des fichiers (arcsinh ou logicle)
- Cleanning (FlowAI enleve les cellule en fonction du paramtres temps)
- Normalisation (il n'est pas encore démontré un reel interet de la Normalisation dans la cytométrie de flux mais dans d'autre cas comme le single-cell ou autre il est possible)
- Concatenation (on recréer un fichier avec l'ensemble des fichier présent dans l'analyse)
Le preprocessing se pre-remplie automatiquement en fonction des fichiers uploader.
Si les données sont des fichiers de Cytométrie de Masse, il n'y a aucune matrice de compensation dans le fichier (et donc pas de compensation)
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