小白：罗工，你这流式图太炫酷了！我发现文章里的图各有不同，是怎么做出来的？
罗工：是用了Flowjo V10不同的插件来进行分析，传统流式圈门策略，需要画很多张图来展示要检测的所有细胞群体，然后再比较功能指标的差异。
而通过高阶分析通过降维算法，可以将检测的样本中的细胞群在一个平面中展开分布，这样能够轻松比较样本之间所有细胞群的差异了。
但在此之前需要做一些优化处理：
首先要知道即使在流式细胞仪、制样最佳的状态下，采集到的流式数据会有低于13%的垃圾信号（样本流速的改变、激光信号不稳定导致的数据获取不稳定、 样本动力学改变）。所以在处理流式数据前，需要先进行数据质控和异常数据的清除。
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今天重点说明的就是流式数据分析前处理。
1.1.质量评价：Check Sample Quality
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流式数据质量由高到低：绿色→蓝色→紫色→黄色→红色，流式数据质量高，随采样时间数据均匀分布，不升高或降低；数据质量低，偏离的噪音数据点多。
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小白：罗工，数据清除的原则是什么呢？会不会把我的样本差异都清除了呀？
罗工：这个问题很好，流式本身是统计方法学，数据清除的原则是：随着采样时间液流流速波动剧烈，信号异常波动，或动态范围外的信号都会被自动清除。如果你的数据差异是在清除后就消失了，那就说明原先的差异可能是噪音信号的干扰结果，如果进行了数据清除，样本间还存在差异，那才是真正的样本差异。
小白：那我要怎样清除这些不好的数据啊？
罗工：FlowJo Plugin里有3个数据清除助手来帮我们轻松实现。无论是平时的荧光流式实验，高维流式，光谱流式还是质谱流式数据，FlowJo都能辅助清除质量不好的数据。
1.2.数据清除FlowAI、FlowClean、PeacoQC
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小白：罗工，那这个数据清除还需要去细胞碎片，去黏连细胞的设门吗？
罗工：细胞碎片、黏连细胞虽然不是需要的数据，但它们在采集过程中没有采集质量问题，还是好质量的数据。总的来说，数据清除对应的是传统Time参数设门的步骤。在进入正式降维聚类分析前，我们仍然要进行非目的细胞的设门去除。
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小白：醍醐灌顶，罗工，有空接着讲讲其他插件的使用呗。
罗工：没问题~（小伙伴们请持续关注流式专家公众号--流式装备包--Flowjo使用技巧，我们会持续为大家答疑解惑~）
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