Analyses complexes de données multiparamétriques : FlowJo niveau avancé
Réf : BMC-31
Durée
2 journées - 14 heures
// De 9h00 à 17h00
Pédagogie
Effectif : 6 personnes
Formation théorique et pratique - Travaux dirigés
La formation sera sanctionnée par une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques d’encadrement
Un vidéoprojecteur // Connexion WIFI haut-débit // Un support de cours numérique // Un paperboard // Un ordinateur par participant
Accessibilité
Accessibilité dépendante du site de formation en vos murs
Frais pédagogique
Sur devis
Formateur
Florence ALCARAZ - Responsable Plateforme de Cytométrie
Public concerné
Chercheurs, ingénieurs et techniciens
Prérequis
Bonnes connaissances des bases de la cytométrie
Bonnes connaissances des bases de l’analyse de données de cytométrie sur le logiciel FlowJo
Objectifs / Compétences
de la formation sur les analyses complexes de données multiparamétriques (FlowJo niveau avancé)
Maîtriser les techniques avancées d’analyses de données de cytométrie en flux en utilisant le logiciel FlowJo
Comprendre et utiliser des algorithmes d’analyses non supervisées pour les données de cytométrie multiparamétriques (cytométrie conventionnelle, spectrale ou masse).
Savoir utiliser les connaissances acquises sur des cas pratiques pour créer un workflow d’analyse efficace.
Programme de la formation: Analyses complexes de données multiparamétriques : FlowJo niveau avancé
Introduction et récapitulatif des bases de l’analyse de données sur FlowJo
Nettoyage des données de cytométrie
Introduction sur le nettoyage des données
Méthode manuelle
Utilisation du Plugin FlowAI
Travaux Dirigés : Nettoyage d’un jeu de données et comparaison des méthodes
Gating avancé pour l’analyse des populations
Création et gestion de gates complexes
Utilisation des gates booléennes pour combiner plusieurs paramètres
Concaténation de fichiers pour les analyses globales
Travaux dirigés : Utilisation des gates booléennes pour l’analyse d’un jeu de données complexes. Analyse d’une titration d’anticorps grâce à la concaténation
Réduction de dimensions (tSNE, UMAP)
Présentation des algorithmes de réduction de dimensions disponibles
Utilisation de l’algorithme tSNE
Utilisation de l’algorithme UMAP
Travaux Dirigés : Analyse d’un jeu de données grâce à la réduction de dimensions
Clustering de populations (FlowSOM, PhenoGraph)
Présentation des algorithmes de clustering disponibles
Utilisation de l’algorithme FlowSOM
Utilisation de l’algorithme PhenoGraph
Travaux Dirigés : Analyse d’un jeu de données grâce au clustering
Interprétation des résultats
Utilisation de l’algorithme Cluster Explorer
Travaux Dirigés : Analyse d’un jeu de données en utilisant Cluster Explorer
Analyses complexes de données multiparamétriques : FlowJo niveau avancé
Réf : BMC-31
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