マシンラーニングと
フローサイトメトリーが拓く
フロンティア




           


研究において新規の細胞集団やサブタイプの存在とその生物学的重要性が明らかになるにつれ、マルチパラメータデータ解析の重要性はこれまで以上に高まっています。その要求に応えるべく、近年フローサイトメトリー技術では10以上のパラメータを同時に測定できるまで進歩しており、一度の実験で膨大な結果の組み合わせが得られるようになっています。


ビッグデータ化するデータに、研究者達は仮説や知見を軸としたゲーティングストラテジーで特定のパラメータに注目した解析で対応しています。しかしながら、この手法ではデータセット全体を俯瞰的に把握することができないだけでなく、マニュアルゲーティングが不適切となってしまう可能性があるという点で、重要な関係性やつながりを見逃すおそれがあります。自動ゲーティングやアルゴリズム解析といったマシンラーニング(機械学習)は、データセットの持つ情報とそこから解析される現象とのギャップをつなぎ、フローサイトメトリーが提供できる情報を最大限活用した解析をする手助けとなります。



データ解析の歴史とマシンラーニングによるアプローチについてのPDF資料を確認して、あなたの研究でどのように役に立つかイメージしてみてください!

資料ダウンロード

※フォームに必要事項を入力後、送信ボタンをクリックしてください。メールにて、PDFのダウンロードリンクをご送付いたします。



クラウドベース サイトメトリー解析ソフトウェアCytobank

Cytobankはセキュリティの高いクラウド環境で使用できるため、端末のスペックに関わらずインターネットにつながっていれば、いつでもどこでも安心して利用できます。データ・解析だけでなく関連ファイルをすべてクラウドに保存できるため、膨大で複雑なデータを共有し、国内外の共同研究者とともに共同で解析に取り組むことが可能です。

また、プログラミングのスキルが無くても簡単に機械学習解析を実行でき、複雑で多様なシングルセルデータの解析・可視化を実現します。

詳細は以下のページでご確認ください!

  • 無料Webセミナー
    共同研究におけるデータ共有・解析

    組織横断的な研究グループで、どのようにデータやユーザーを管理し、離れた場所にいる共同研究者達と、膨大で複雑なデータセットを解析・Figure化・議論し、素晴らしい研究結果につなげているのか、Herve Luche 博士にお話いただきました。

    Webセミナー視聴はこちら

    Cytobank Premium

  • 機械学習(マシンラーニング)を用いたサイトメトリーデータ解析

    プログラミングスキルがなくても、機械学習アルゴリズムを利用することで、データ解析の負担を軽減することができます。

    詳細はこちら

    Cytobank Premium

  • 高次元データ解析の流れ

    高次元データ解析の際にCytobankがある場合とない場合で、解析の流れがどのように異なるかをご紹介いたします。

    詳細はこちら

    データ

  • 30日間 無料トライアル実施中!

    30日間、Cytobank Premiumの機能をお試しいただけます。

    無料トライアル申し込みはこちら

    Cytobank Premium