Foramations
Analyse de données non supervisées en cytométrie
Objectifs :
- Connaitre et appréhender l’analyse des données multiparamétriques
- Mettre en évidence la complémentarité des logiciels et des algorithmes
- Utilisation des algorithmes : t-SNE, UMAP, SPADE, FlowSOM, ClusterX, phenograph, HeatMap, VulcanoPlot, analyse supervisée par machine learning
- Créer un pipeline d’analyse pour répondre à une question biologique.
Prérequis : bonnes connaissances en cytométrie multiparamétrique (pas de maitrise de R
demandée)
Analyse de données de cytométrie : FlowJo X
Objectifs :
- Utiliser FlowJo et ses fonctions de base
- Présentation des données : graphiques, overlays, batch et système d’itération
- Tables statistiques : création et batch
- Système d’exportation des données et des graphiques
- Les compensations
- Manipuler et savoir analyser des fichiers de données multiparamétriques
- Utiliser les analyses booléennes.
Prérequis : intérêt pour la cytométrie.
Public : techniciens, ingénieurs, étudiants, chercheurs
Modalités pratiques : formation en français, ordinateur fourni.