多次元FACS自動コール

• フローサイトメーターデータの解析概説(こちら)
  • 生データ→データの質チェック→正規化→外れ値の除去→自動ゲーティング→クラスター→ラベル付け→特徴抽出→解釈
  • 既存の方法の分類
    • 分類するための尺度
      • 外れ値除去法
        • 分布利用
        • 距離利用
      • 自動ゲーティング法
        • Supervised/Unsupervised
          • Supervised
          • Unsupervised
        • Dimension
          • Multidimensional
          • Non-multidimensional
        • Clustering
          • クラスタ数を与える
          • クラスタ数の児童決定
      • ラべリング法
      • 解釈法
• 多次元フローサイトメーター自動コールに関する論文(こちら)→アプリケーション(FLAME)
  • 尖っていて裾野の厚い分布が複数集まったものとみなしてデータ点を説明する
    • そのような分布の例として、skew t-分布(これがデフォルト)
      • skew t distributionはRならばsnパッケージの dst(),pst(),qst(),rst()、または、skewtパッケージのdskt(),pskt(),qskt(),rskt()
    • Unspervisedな複数分布推定
    • 群数の推定・群の確定
    • 個々の細胞を群に割り付ける
    • 個々の分布を表すパラメタの推定
    • 意味づけ
      • ちなみにMultivariate skew t-distributionというのもある
        • たとえば(こちら)
        • sn()パッケージならdmst(),pmst(),rmst()
  • skew t-distributionはこんな形

library(skewt)
dskt(0.5,2)
dskt(0.01,2,2)
pskt(1.25,2,2)
pskt(c(0.5,1.25),3)
qskt(c(0,0.025,0.25,0.5,0.75,0.975,1),2,2)
rskt(100,2,2)
plot(function(x)dskt(x,2,2),-3,3)

• 別の手法関連論文
  • "Modal gating"(より高密度のところを囲みこむ)方法で「ヒトだったらどうするだろうか」をなるべく模倣できるように工夫された方法
  • 密度の勾配を考慮して"Negative curvature"を基準に括る
  • そこに凸包を作る
  • その凸包を外側に広げる
  • 広げた凸包の内部だけでkernel densityを計算する
  • kernel density estimate の等高線を括りにする
• その他
  • フローサイトメーターのデータを扱っているRのパッケージ(「見せる」ことを主眼にしたパッケージのその附属データ)(latticeExtraパッケージ(こちら))
  • Bioconductorの解析パッケージ
    • prada, flowCore, flowViz, flowUtils,rflowcyt
  • 有料アプリ FlowJo