آنالیز داده های فلوسایتومتری

فلوسیتومتری یک تکنیک قدرتمند برای اندازه گیری بیان بیومارکرهای متعدد بر روی سلول های فردی است. این در طیف گسترده ای از کاربردها، از جمله ایمونولوژی، زیست شناسی سلولی، و تشخیص بالینی استفاده می شود. تجزیه و تحلیل داده های فلوسیتومتری یک فرآیند پیچیده و چالش برانگیز است. اولین مرحله به دست آوردن داده است که معمولاً با استفاده از فلوسایتومتر انجام می شود. فلوسایتومتر سلول ها را از درون پرتو لیزر عبور می دهد و شدت فلورسانس را از پروب های فلورسنت مختلف که به سلول ها متصل شده اند اندازه گیری می کند. سپس داده ها در یک فایل کامپیوتری ذخیره می شوند.

پیش پردازش (Pre-processing): قبل از تجزیه و تحلیل داده‌های فلوسیتومتری، پیش پردازش داده‌ها ضروری است. این شامل حذف هر گونه مصنوعات یا نویزهایی است که ممکن است در تجزیه و تحلیل اختلال ایجاد کند. مرحله پیش پردازش شامل فیلتر کردن، کیتینگ (Gating) و جبران (Compensation) است. جبران عبارت است از تصحیح همپوشانی طیفی بین فلوروفورهای مورد استفاده در یک آزمایش واحد. مرحله بعدی تجزیه و تحلیل داده ها است. این شامل شناسایی و کمی سازی جمعیت های مختلف سلولی و همچنین اندازه گیری بیان بیومارکرهای مختلف است. نرم افزارهای مختلفی برای کمک به این فرآیند وجود دارد. یکی از مهم ترین مراحل در تجزیه و تحلیل داده های فلوسیتومتری، گیتینگ است. گیتینگ فرآیند تعریف مناطق مورد علاقه در داده ها است. این کار با ایجاد مرزهایی در اطراف جمعیت های سلولی با ویژگی های مشترک انجام می شود. به عنوان مثال، ممکن است یک دروازه برای شناسایی تمام سلول های T در یک نمونه ایجاد کنید.

هنگامی که داده ها گیت شدند، می توانید بیان بیومارکرهای مختلف را اندازه گیری کنید. این معمولاً با ایجاد هیستوگرام از داده ها انجام می شود. هیستوگرام نموداری است که توزیع نقاط داده را برای یک متغیر خاص نشان می دهد. برای مثال، ممکن است یک هیستوگرام برای نشان دادن توزیع بیان CD3 در بین سلول های T ایجاد کنید. تجزیه و تحلیل داده های فلوسیتومتری (Statistical analysis) یک فرآیند پیچیده و چالش برانگیز است، اما همچنین ابزار قدرتمندی برای درک بیولوژی سلول ها است. با تجزیه و تحلیل دقیق، داده های فلوسیتومتری را می توان برای شناسایی و تعیین کمیت جمعیت های مختلف سلولی و همچنین اندازه گیری بیان بیومارکرهای مختلف استفاده کرد. از این اطلاعات می توان برای درک عملکرد سلول ها، تشخیص بیماری ها و توسعه درمان های جدید استفاده کرد. آزمون های آماری رایج مورد استفاده در آنالیز فلوسیتومتری شامل آزمون های t، ANOVA و آنالیز رگرسیون است.

کاهش ابعاد (Dimensionality reduction): تکنیک های کاهش ابعاد برای کاهش پیچیدگی داده های فلوسیتومتری استفاده می شود. آنالیز مؤلفه های اصلی (PCA) ، t-SNE و همچنین UMAP معمولاً تکنیک‌هایی هستند که داده‌های با ابعاد بالا را به فضایی با ابعاد پایین‌تر کاهش می‌دهند و تفسیر و تجسم داده‌ها را آسان‌تر می‌کنند. یادگیری ماشینی (Machine learning): تکنیک‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای داده‌های فلوسیتومتری برای طبقه‌بندی جمعیت‌های سلولی و شناسایی زیرجمعیت‌های جدید به کار برد. برخی از تکنیک‌های رایج یادگیری ماشینی شامل Random Forest، Support Vector Machine و شبکه‌های عصبی هستند. مصور سازی داده ها(Data visualization): زمانی که مرحله پیش پردازش کامل شد، مرحله بعدی تجسم داده ها است. این را می توان با استفاده از انواع نمودارها از جمله نمودارهای نقطه ای، هیستوگرام ها و نمودارهای چگالی انجام داد. این نمودارها می‌توانند به شناسایی زیرجمعیت‌های سلولی و تعیین کمیت سطح بیان نشانگرهای خاص کمک کنند.

در اینجا چند نکته اضافی برای تجزیه و تحلیل داده های فلوسیتومتری موثر وجود دارد:

• از کنترل های مناسب استفاده کنید. کنترل نمونه هایی هستند که با غلظت های شناخته شده آنتی بادی رنگ آمیزی می شوند. آنها برای تأیید صحت نتایج شما استفاده می شوند.
• از استراتژی های مناسب گیتینگ استفاده کنید. استراتژی های گیتینگ برای شناسایی و کمیت جمعیت های مختلف سلولی استفاده می شود. استراتژی‌های گیتینگ متنوعی در دسترس است، بنابراین مهم است که مناسب‌ترین راهبرد را برای داده‌های شما انتخاب کنید.
• از تحلیل های آماری مناسب استفاده کنید. تجزیه و تحلیل آماری می تواند برای شناسایی تفاوت های قابل توجه بین گروه های سلولی استفاده شود. مهم است که از آزمون آماری مناسب برای داده های خود استفاده کنید.
• با متخصص فلوسیتومتری مشورت کنید. اگر با تجزیه و تحلیل داده های فلوسیتومتری آشنایی ندارید، بهتر است با یک متخصص مشورت کنید. آنها می توانند به شما کمک کنند تا نتایج خود را تفسیر کنید و به هر سؤالی که دارید پاسخ دهید.