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Flowjo高能插件2 | Mutual Nearest Neighbors——样本“归一化”,暴露样本间真实差异

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师弟:师姐,这种像“大脑”一样的流式数据图是怎么做的啊?我看好多高分文献上都用这样的数据图。

师姐:FlowJo就能一键搞定。你看FlowJo V10.10里Algorithms下的tSNE图标,点它就可以把流式数据做成这样的“脑图”了。

师弟:师姐,我按照你说的也做出了“脑图”。但是怎么看这些群体啊,它们完全不同于我的对照组啊?

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师姐:这么棒吗!我来看看。师弟你这图还是不太对,两个样本相同的细胞群不重叠,都独立成群了。“新”群体还是CD4+T、CD8+T。这个样本与样本之间蛋白表达的丰度不同所以算法是纯数据计算,把它分成两类细胞。

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师姐:对了师弟,你的这个样本是不是经过刺激的样本啊?

师弟:师姐,你咋看出来的?

师姐:一般T细胞刺激后CD4会内吞,检测丰度就降低了,但它仍然是CD4+T细胞,这个时候我们在做降维聚类前需要先进行归一化,让所有样本的细胞群的中位值相同,比较样本间表达蛋白的真正差异。

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师弟:这个归一化,可以通过FlowJo实现么?

师姐:当然!现在FlowJo V10.10有MNN插件做归一化已经非常好用了。

首先需要下载MNN插件:https://www.flowjo.com/exchange/#/,然后解压文件,最后找到1.FlowJo10.10.0的plugins的文件夹;2.将解压后的.jar格式的文件放入FlowJo10.10.0的plugins的文件夹中。

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师姐:重启FlowJo,在contact时加入Keywords,对数据进行补偿参数的Keywords组别的归一化,生成MNN参数,对MNN参数进行T-SNE,就可以看到实验分组的相同细胞群降维聚类到一起,显现真正差异的群体。

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师弟:师姐,按照你说的MNN 后,PI组与NS组相同的CD4+T和CD8+T细胞群果真重叠了,可以比较出真正有差异的细胞群,即PI组特有的CD4+T和CD8+T,应该是刺激阻断后产生了IFN-G等胞内因子的细胞群!太棒啦~

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