機械学習による自動ゲーティング

マニュアルゲーティングがサイトメトリー解析のばらつきの主要な原因であることはしばしば報告されています。既知の細胞集団をゲーティングによって同定するゲートストラテジー解析に、Cytobankの自動ゲーティングは機械学習の力を加えることで、解析のスケールアップをお手伝いします。

Cytobankの自動ゲーティングでは、何をどの細胞集団として同定するか、や、どのようにゲートの境界線を設定するかなど、あなたのマニュアルゲーティング解析を忠実に再現します。

ご自身のパネルとゲーティングストラテジーがされた少数のサンプルをご用意いただき、それを用いてモデルをトレーニングして学習させた後、学習させたモデルを数百ものファイルに適用させることも可能となります。解析作業時間の短縮になると同時にマニュアルゲーティングによるばらつきも削減することができます。

下記の４つのビデオはベックマン・コールターテクニカルプロダクトマネージャーのDr. Nicole Weitがご案内します。日本語吹き替え版です。

自動ゲーティング機能でゲーティングストラテジー解析がどのように改善・向上するか

Cytobank プラットフォームで新しい自動ゲーティングモデルを学習させる方法

トレーニング済みモデルを使用して新しいデータを自動ゲーティングする方法

自動ゲーティングモデルのパフォーマンスを評価する方法と結果を使用する方法

Cytobankの基礎：データアップロード、ゲーティングの方法などの動画ページはこちらです。

Cytobank 自動ゲーティング資料

アプリケーションノート
フローサイトメトリー解析の再現性向上と時間短縮のための機械学習自動ゲーティングの設定と確認

Whitepaper (英語)
Hypothesis-driven analysis of a 19-color deep immunophenotyping panel using automatic gating.

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