抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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移動高次元細胞計測法は,同時に,複雑な表現型の調査を可能にするマーカーの数十を測定できる。しかし,手動ゲーティングは以前の生物学的知識に依存するので,マーカーの組み合わせはほとんど評価されていない。これは,生物学的関連性が見落とされる可能性がある複雑な表現型をもたらす。ここでは,マーカーの全ての組み合わせを評価することにより表現型を診断できるRパッケージであるPhenoCombを提示する。設計PhenoCombは,信号強度閾値を用いて,離散状態(例えば,負,低,高)にマーカーを割り当て,次に,記憶安全様式ですべての可能なマーカー組合せからサンプル当たりの細胞数を数えた。時間とディスク空間は,評価したマーカーの数に関する唯一の制約である。PhenoCombはまた統計的比較を行うためのいくつかのアプローチを提供し,表現型の関連性を評価し,同定された表現型の独立性を評価する。PhenoCombは,興味の親集団の同定,低周波集団のフィルタリング,および評価に対する表現型の最大複雑性の定義のような,いくつかの機能議論を調整することにより,ユーザを誘導できる。著者らは,局所コンピュータまたはサーバベースの利用と互換性のあるPhenoCombを設計した。【結果】合成データセットに関するPhenoCombs性能の試験において,16のマーカーに関する計算を,数分および26のマーカーまで時間において完了した。PhenoCombを2つの公的に利用可能なデータセットに適用した:HIVフローサイトメトリーデータセット(12マーカーと421試料)とCOVIDome CyTOFデータセット(40マーカーと99試料)。HIVデータセットにおいて,PhenoCombは,元の出版で強調されたものを含むHIV血清転換に関連する免疫表現型を同定した。COVIDデータセットでは,健康な個人に比べて感染個体で頻度が変化したいくつかの免疫表現型を同定した。まとめると,PhenoCombは,高次元,単一細胞データを診断的に評価する強力な発見ツールである。Available Rパッケージは,https://github.com/SciOmicsLab/PhenoCombからダウンロードできる。【JST・京大機械翻訳】
