ExCYT : Une Interface graphique pour simplifier Analysis of High-Dimensional Data de cytométrie en flux

Avances en cytométrie de flux ainsi que l’avènement de la cytométrie en flux massique a permis de cliniciens et chercheurs pour rapidement identifier et caractériser phénotypiquement échantillons intéressants sur le plan clinique et biologique avec nouveaux niveaux de résolution, créant de grandes ensembles de données grande dimension qui sont information riche^1,2,3. Alors que les méthodes conventionnelles pour l’analyse des données de cytométrie en flux tels que déclenchement manuel ont été plus simples pour des expériences où il y a quelques marqueurs et ces marqueurs ont une population identifiable visuellement, cette approche peut ne pas générer résultats reproductibles lors de l’analyse des ensembles de données plus grande dimension ou ceux avec des marqueurs de coloration sur un spectre. Par exemple, dans une étude multi-établissements, où intra-cellulaire coloration (ICS) essais étaient exécutés afin d’évaluer la reproductibilité de la quantification des réponses spécifiques à l’antigène des lymphocytes T, malgré la bonne précision, analyse, en particulier Gate, a présenté une importante source de variabilité⁴. En outre, le processus de blocage manuellement des intérêts, en plus d’être très subjective, la population est très chronophage et labor intensive. Toutefois, le problème de l’analyse de grande dimension des ensembles de données de manière fiable, efficace et en temps opportun n’est pas une nouvelle pour la recherche en sciences. Études d’expression de gène génèrent souvent de très grande dimension des ensembles de données (souvent de l’ordre des centaines de gènes) où manuels formes d’analyse serait tout simplement impossible. Afin de s’attaquer à l’analyse de ces ensembles de données, il y a eu beaucoup de travail à concevoir des outils bioinformatiques pour analyser l’expression de gène données⁵. Ces approches algorithmiques viennent d’être récemment adoptés dans l’analyse de cytométrie de flux de données comme le nombre de paramètres a augmenté et s’est avérés pour être précieux dans l’analyse de ces ensembles de données dimensionnelles élevées^6,7.

Malgré la génération et l’application d’une variété d’algorithmes et de logiciels qui permettent aux scientifiques d’appliquer ces approches bioinformatiques de grande dimension à leurs données de cytométrie de flux, ces techniques d’analyse restent encore peu utilisés. Alors qu’il peut y avoir une variété de facteurs qui ont limité l’adoption généralisée de ces approches de la cytométrie de flux de données⁸, l’obstacle majeur, nous croyons en l’utilisation de ces approches par les scientifiques, est un manque de connaissances informatiques. En fait, beaucoup de ces logiciels (c.-à-d., flowCore, flowMeans et OpenCyto) sont écrites en langages de programmation tels que R qui nécessitent encore des connaissances en programmation fond. Paquets de logiciels tels que FlowJo ont trouvé faveur parmi les scientifiques en raison de la simplicité d’utilisation et nature « plug-n-play », ainsi que la compatibilité avec le système d’exploitation de PC. Afin d’assurer la variété des techniques analytiques reconnues et précieux à la programmation non familiers du scientifique, nous avons développé ExCYT, une interface utilisateur graphique (GUI) qui peut être facilement installée sur un PC/Mac qui tire beaucoup de techniques les plus récentes y compris réduction dimensionnelle pour une visualisation intuitive, une variété de méthodes de clustering citée dans la littérature, ainsi que de nouvelles fonctionnalités à explorer la sortie de ces algorithmes à des parcelles de grande dimension flux/BTE heatmaps et roman de clustering.

ExCYT est une interface graphique construite en MATLAB et par conséquent peut soit être exécuté au sein de MATLAB directement ou un programme d’installation est fournie qui peut être utilisé pour installer le logiciel sur n’importe quel PC/Mac. Le logiciel est disponible à https://github.com/sidhomj/ExCYT. Nous présentons un protocole détaillé pour savoir comment importer des données, pré-traiter, effectuer la réduction dimensionnelle t-SNE, de données de cluster, de sorte et filtrer les grappes basés sur les préférences de l’utilisateur et afficher des informations sur les groupes d’intérêt via heatmaps et roman emplacements de grande dimension flux/boîte ()Figure 1). Axes dans les parcelles de t-SNE sont arbitraires et en unités arbitraires et comme tel, comme le ne montre pas toujours les chiffres pour la simplicité de l’utilisateur de l’interface. La coloration des points de données dans le « t-SNE Heatmaps » est du bleu au jaune fondée sur le signal du marqueur indiqué. Dans les solutions de clustering, la couleur du point de données est issue des arbitraires numéro de cluster. Toutes les parties du flux de travail peuvent être effectués dans le seul panneau GUI ()Figure 2 & tableau 1). Enfin, nous allons démontrer l’utilisation de ExCYT sur les données publiées antérieurement explorant le paysage immunitaire du carcinome à cellules rénales dans la littérature, également analysée avec des méthodes similaires. L’exemple de dataset que nous permet de créer les chiffres dans ce manuscrit, ainsi que le protocole ci-dessous se trouvent à https://premium.cytobank.org/cytobank/projects/875, lors de leur inscription à un compte.