L’analyse de cytométrie en flux et le partage efficaces de données très complexes ne doivent pas nécessairement être compliqués
Le domaine de la cytométrie en flux est entré dans l’ère de l’analyse des données assistée par apprentissage automatique. Le logiciel d’analyse de cytométrie en flux Cytobank permet une visualisation et une analyse complètes des données unicellulaires sans connaissances particulières en programmation.
RÉDUISEZ LA VARIABILITÉ ET GAGNEZ DU TEMPS EN AUTOMATISANT VOTRE STRATÉGIE DE GATING
Cytobank Automatic gating rationalise l’identification des populations en deux étapes simples
Le gating manuel est-il une source de variabilité dans l’analyse de vos données de Single-cell? Passez-vous trop de temps à ajuster manuellement les gates?
Rejoignez la plateforme Cytobank et découvrez comment développer un modèle de gating automatique à l’aide de votre panel de marqueurs et votre stratégie de gating, puis de l’appliquer à de nouvelles données pour identifier précisément vos populations d’intérêt sans perdre de temps et et sans avoir à ajuster manuellement les gates. Vous découvrirez également comment partager votre modèle de gating automatique avec vos collaborateurs.
Variabilité réduite par rapport au gating manuel
96 répétitions techniques ont été analysées par quatre opérateurs indépendants. Un modèle de gating automatique a été entraîné sur un sous-ensemble de fichiers (n=24) analysés par l’opérateur 1, puis appliqué aux fichiers restants par les quatre opérateurs.
Délai plus court pour obtenir des résultats
Le temps nécessaire à l’apprentissage et à l’application du modèle automatique est réduit de 75 % par rapport à la sélection manuelle de l’ensemble des données pour l’identification de la population dans 72 fichiers avec 7 gates.
Analyse de données basée sur le cloud et assistée par apprentissage automatique
La plateforme Cytobank est une solution basée sur le cloud facile à apprendre pour l’analyse de données à haute dimension de même qu’un outil fiable pour la gestion visuelle des données et le partage contrôlé. Et bien que vos ensembles de données de cytométrie en flux puissent être complexes, l’utilisation de Cytobank pour les analyser ne doit pas nécessairement l’être.
Algorithmes de réduction de la dimensionnalité et de clustering pour les données biologiques complexes
Dans la plateforme Cytobank, vous avez accès à des outils adaptés à un flux de travail complet, allant de la transformation des données et de la compensation de la fluorescence, de l’identification classique des populations par le biais du gating biaxial, à l’analyse complète des populations avec des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique comme UMAP, opt-SNE, t-SNE CUDA, viSNE, SPADE, FlowSOM et CITRUS.
Accès sécurisé au cloud et partage facile pour collaborer dans le monde entier
Partagez et accédez aux données à tout moment, où que vous soyez, depuis n’importe quel appareil compatible avec le web. Les capacités de la plateforme Cytobank basées sur le cloud permettent aux scientifiques du monde entier de collaborer et de s’immerger plus profondément dans des ensembles de données volumineux et complexes.
Nos scientifiques d’application vous aident à tirer le meilleur parti de vos données. Notre équipe d’assistance fournit un soutien personnalisé, des formations ou même des projets sur mesure.
Analyse non supervisée et environnement organisé pour améliorer la fiabilité des résultats
Éliminez les étapes manuelles biaisées, comme le gating manuel, et conservez les données brutes et les résultats connectés et organisés en un seul endroit. L’Experiment Manager vous permet de suivre les actions effectuées sur vos données tandis que les Sample Tags accélèrent la création de chiffres significatifs comparant les variables expérimentales présentes dans votre ensemble de données.
Les points forts de la plateforme Cytobank
Citrus
Il s’agit d’un algorithme en deux étapes qui subdivise automatiquement les données unicellulaires, puis identifie les différences statistiquement significatives entre les groupes d’échantillons, en tenant compte des connaissances préalables. CITRUS est parfaitement adapté pour accéder à la capacité de prédiction statistique des biomarqueurs.
CLUSTERING NON SUPERVISÉ
SPADE ou FlowSOM permet de regrouper les cellules phénotypiquement similaires dans un arbre couvrant minimum facile à interpréter pour une analyse et une présentation rapides et intuitives de grands ensembles de données à haute dimension.
RÉDUCTION DE LA DIMENSIONNALITÉ
La Dimensionality Reduction Suite du Cytobank Cloud vous permet de choisir parmi quatre algorithmes différents pour créer une vue bidimensionnelle des données à paramètres élevés. Vous avez le choix entre viSNE, UMAP, tSNE-CUDA et opt-SNE pour vous aider à identifier rapidement les sous-ensembles biologiques intéressants ou rares dans vos échantillons.
La fonction DROP vous permet d’exécuter le même algorithme sur tout type de données se présentant sous forme de tableau.
Témoignage d’un utilisateur de Cytobank
Découvrez comment Hervé Luche, PhD, responsable scientifique du Module d’immunophénotypage du Centre d’Immunophénomique de Marseille, France, utilise Cytobank pour faciliter l’analyse des données de cytométrie de masse à haute dimension. Visionnez ici son témoignage éclairé:
Choisissez l’option qui correspond le mieux à vos besoins
Cytobank Premium
Idéal pour les utilisateurs individuels et les petits laboratoires.
- Compte privé sur une plateforme cloud partagée
- Formation gratuite avec nos spécialistes d’application pour vous familiariser avec le logiciel
- Assistance d’une équipe internationale spécialisée dans l’analyse des données biologiques
Cytobank Enterprise
Idéal pour les secteurs pharmaceutique/biotechnologique et universitaire.
- Tableau de bord de l’administrateur pour gérer tous vos utilisateurs et vos données
- Ressources informatiques dédiées à votre organisation
- Entièrement personnalisable pour une intégration d’Enterprise dans les applications locales
- Formation personnalisée et assistance à la mise en œuvre
- Option SSO et espace de stockage supplémentaire