CytobankプラットフォームでPeacoQCを使用することで、サイトメトリーデータから異常なイベントが自動で検出・除去されます。

PeacoQCはサイトメトリーデータのファイルから異常なイベントを自動で識別/除去するため、データ解析ワークフローのクオリティチェックを簡単に行うことができます。フローサイトメトリーデータ、マスサイトメトリーデータ、スペクトルサイトメトリーデータに有効なアルゴリズムで、クロッグ、一過性のシグナル強度変化、流速の変化などが原因となって生じるシグナルシフトを除去します¹。

シグナル強度の変化は、新規ポピュレーションと間違ったり、データ解析者を混乱させてしまったりすることがあります。異常イベントを取り除くことで、結果の信頼性と質を高めることにつながります。PeacoQCによるQCプロセスが終わると、異常イベントが除去された「clean」という名前のポピュレーションが自動的に生成されます(Figure 2)。

PeacoQCガイドビデオ（日本語吹き替え）

このビデオでは、ベックマン・コールター ライフサイエンスのDr. Nicole Weit（テクニカルプロダクトマネジャー）より、下記について説明いたします。

• CytobankでのPeacoQC設定方法
• PeacoQC結果の評価方法
• クリーンアップされたデータを下流解析に使用する方法

Cytobank PeacoQCについて

Cytobankフリートライアル

Cytobankは、フローサイトメトリーデータおよびマスサイトメトリーデータの解析、保管、共有のためのクラウドベースのプラットフォームです。高次元シングルセルデータの機械学習（マシンラーニング）解析ツールを実装し、インターネットにつながっていれば、どの端末からでも、様々な組織・場所にいる共同研究者と簡単にコラボレーションワークができるように設計されています。

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参考文献

1. Emmaneel, A., Quintelier, K., Sichien, D., Rybakowska, P., Marañón, C., Alarcón-Riquelme, M. E., Van Isterdael, G., Van Gassen, S., Saeys, Y. (2022). PeacoQC: Peak based selection of high quality cytometry data. Cytometry Part A, 101(4), 325-338. https://doi.org/10.1002/cyto.a.24501