【罗工秘籍40】Flowjo之周期数据分析常见小疑惑

Flowjo之周期数据分析常见小疑惑

文接【罗工流式秘籍30】

Flowjo自带的周期分析模块功能十分强大，但落实到具体我们的使用中呢，经常会遇到各种各样的小问题，今天我们就举几个例子：

问题1. 我的数据为啥识别不出模型，得不到图像呢？

首先，当你在周期分析中遇到这个报错图的时候，不用紧张；
出现这种情况，就是我们在使用Flowjo中周期拟合的功能前，设置流式图的圈门时，PI轴选择不当导致的问题；如果选择的显示的形式是Log而不是Linear，大概率会出现这种识别不出，并无法导入计算模型而报错；
 
那么，我们只要上机收样的时候，确保收了Linear的形式，并把图像PI轴切换为Lin的显示就可以了；
 
问题2：我拟合后的数据G1、G2、S期的数据加在一起超过/不足 100%，我这个数据还能用么？
 
首先，这种情况这是模型拟合的正常现象是不会有问题的。
然后我们可以通过一些优化的操作，来让我们的数据，最终合计的数值尽可能的贴近100%；具体有可以分两步，做好笔记喔：
①    分析周期的数据时，我们都知道有很多的黏连体的干扰，那我们通过调整分析前的圈门策略，通过去黏连的操作，和尽量排除掉细胞的碎片，来让我们的数据数值更加精准；
②    Flowjo软件是通过不同的计算模型来呈现最后的图像，那我们自然也可以通过更改选择不同的拟合公式，来得到不同的计算模型图像。
           
Flowjo的模型选择中就提供了3种不同的拟合计算方式，我们可以通过不同计算公式的切换去得到一个更小的RMS值（Root Mean Square 均方根值），即得到一个更好的拟合效果；随着计算模型公式的变动，我们周期数据中每个细胞期的百分比值和CV值也会随着更改；
 
问题3：我的数据只识别出了峰值，S期识别不明显怎么办？/我的数据明明有峰值，却没有自动识别出来怎么办？
 
遇上这些问题时，我们首先要确保上机时电压要合适，不能太小；要让不同周期峰能够跑得比较开，也可以通过调动坐标轴让整个细胞的群体位置比较合适，这样软件也就能更方便的自动识别出你的周期数据；
 
（不清楚如何具体调节流式图的同学去回顾第11期罗工秘籍喔）

其次，Flowjo除了自动识别峰，也有手动圈峰值范围的功能，当你的数据无法正常自动识别出峰时，也可以尝试这个手动圈定的功能。
 
好了，本期周期数据分析的解惑就到这啦；更多数据分析技巧会持续更新，大家要保持关注呀。