Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Flow Cytometry01:23

Flow Cytometry

16.5K
The development of flow cytometry techniques began in 1934 with initial attempts by Andrew Moldavan, a bacteriologist who counted the cells in a flowing capillary system. Moldavan pumped cells through a capillary tube focused under a microscope for visualization. The invention of photometry allowed the measurement of differentially-stained cells, and Louis Kamentsky developed the first multiparameter flow cytometer in 1965 to identify and count the cancer cells in cervical tissue specimens.
In...
16.5K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Network-based integration of metabolomics data from large-scale repositories.

Metabolomics : Official journal of the Metabolomic Society·2026
Same author

A Reporting Guideline for Observational Studies in Metabolomic Epidemiology: Explanation and Elaboration of the Strobe-MetEpi Checklist.

Research square·2026
Same author

Metabolic pathways associated with cardiometabolic risk effects on cognition in middle-aged adults: the CARDIA study.

Metabolomics : Official journal of the Metabolomic Society·2026
Same author

A dihydrouracil CRBN ligand mitigates IMiD associated safety liabilities in heterobifunctional targeted protein degrader.

Nature communications·2026
Same author

Simulated metabolic profiles reveal biases in pathway analysis methods.

Metabolomics : Official journal of the Metabolomic Society·2025
Same author

Exploring the synergy of CRISPR and microphysiological systems.

ALTEX·2025

関連する実験動画

Updated: Feb 17, 2026

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data
05:12

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data

Published on: January 16, 2019

11.9K

オートフロー: 監督および無監督のフローサイトメトリ分析のためのインタラクティブなシャイニーアプリ.

Freya E R Woods1,2, Emilyanne Leonard3, Timothy Ebbels4

  • 1Safety Sciences, Clinical Pharmacology & Safety Sciences, R&D, AstraZeneca, Cambridge, United Kingdom.

Bioinformatics (Oxford, England)
|February 15, 2026
PubMed
まとめ

AutoFlowは,機械学習を使用してフローサイトメトリ (FC) 分析を自動化する新しいR Shinyアプリケーションです. このツールは,高通量研究と希少細胞タイプの発見のためのアクセス可能,再現可能,およびスケーラブルなソリューションを提供します.

さらに関連する動画

Simultaneous Assessment of Kinship, Division Number, and Phenotype via Flow Cytometry for Hematopoietic Stem and Progenitor Cells
10:20

Simultaneous Assessment of Kinship, Division Number, and Phenotype via Flow Cytometry for Hematopoietic Stem and Progenitor Cells

Published on: March 24, 2023

2.2K
An Optimized LIVE/DEAD Assay Coupled with Flow Cytometry for Quantifying Post-Stress Survival in Yeast Cells
09:58

An Optimized LIVE/DEAD Assay Coupled with Flow Cytometry for Quantifying Post-Stress Survival in Yeast Cells

Published on: August 29, 2025

833

関連する実験動画

Last Updated: Feb 17, 2026

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data
05:12

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data

Published on: January 16, 2019

11.9K
Simultaneous Assessment of Kinship, Division Number, and Phenotype via Flow Cytometry for Hematopoietic Stem and Progenitor Cells
10:20

Simultaneous Assessment of Kinship, Division Number, and Phenotype via Flow Cytometry for Hematopoietic Stem and Progenitor Cells

Published on: March 24, 2023

2.2K
An Optimized LIVE/DEAD Assay Coupled with Flow Cytometry for Quantifying Post-Stress Survival in Yeast Cells
09:58

An Optimized LIVE/DEAD Assay Coupled with Flow Cytometry for Quantifying Post-Stress Survival in Yeast Cells

Published on: August 29, 2025

833

科学分野:

  • 免疫学 免疫学とは
  • コンピュータ生物学 コンピュータ生物学
  • バイオインフォマティックス

背景:

  • フローサイトメトリ (FC) は細胞分析に不可欠ですが,手動の値設定は主観的で時間がかかります.
  • FC技術の進歩は,自動化された分析方法を必要とします.
  • 機械学習 (ML) は解決策を提供しますが,専門的な専門知識を必要とし,アクセシブルなツールの必要性を強調します.

研究 の 目的:

  • 自動フローサイトメトリー分析のための使いやすいオープンソースのR Shinyアプリケーションを開発する.
  • 多様なFCデータ分析のニーズに対応するために,監督された ML ワークフローと,監督されていない ML ワークフローの両方を提供します.
  • 広範なML専門知識を持たない科学者が高度なFC分析を実行できるようにするためです.

主な方法:

  • FCデータのためのMLアルゴリズムを統合したR ShinyアプリケーションであるAutoFlowを開発しました.
  • 実施された自動化された事前処理:光補償,破片排除,単細胞識別,マーカーゲーティング.
  • MFIの定量化と下流の分類/クラスタリング機能が含まれています.
  • 公開データセット (Mosmann, Nilsson Rare) と新規データセット (BM-MPS) を用いて検証した.

主要な成果:

  • AutoFlowは,複数のデータセットで堅実なパフォーマンスを実証しました.
  • BM-MPSでの監督された分類は97.2%の精度を達成しました.
  • 稀な集団では高い感度と特異性が得られた (Mosmann Rare: 87.5%の感度; Nilsson Rare: 87.9%の感度).
  • 無監督のクラスタリングにより,新しい候補を含む生物学的に重要な細胞集団が特定されました.

結論:

  • AutoFlowは,自動化されたFC分析のための高速で再現可能でスケーラブルなソリューションを提供します.
  • このアプリケーションは,ベンチ科学者のためのMLベースのFC分析を民主化します.
  • AutoFlowは,高通量研究を容易にし,希少または予期せぬ細胞タイプの発見を強化します.