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.