cytoflow 1.0

其他包裹怎么了？

facsdiva和flowjo等包主要关注于 多通道流中细胞亚群的识别与计数 流式细胞术实验。这对很多不同的人来说都很重要 应用，它反映了流式细胞术在分离 基于细胞表面差异染色的细胞混合物 标记。

细胞仪也可以用来测量内部细胞状态，经常 如gfp等荧光蛋白所报道。在这种情况下，他们 以类似于高功率读板器的方式工作：而不是 报告一组细胞的总荧光，细胞仪 显示细胞荧光的分布。思考 分配条款，以及这些分配如何随着您的变化而变化 一个实验变量，是现有包不能处理的东西。 优雅。

细胞流有什么不同？

一些事情。

• 免费开放源码。免费使用软件；对其进行修改 为了满足你自己的需要，然后把你的改变贡献回来，这样剩下的 社区的人可以从中受益。
• 一个point-and-click interface 便于分析。
• python模块集成到更大的应用程序、自动化或 用于aJupyter notebook
• 强调元数据。细胞流假设你正在测量 几种不同处理样品的荧光：或者 它们是在不同的时间收集的，经过不同程度的处理 诱导物的数量等。你为每个样品指定了条件 前面，然后使用这些条件来切面分析。
• 流式细胞术分析概念化为工作流。原始细胞仪 数据通常不是很有用：你可以排除细胞碎片 和聚合（使用fsc和ssc通道），然后补偿 通道通过，最后只选择转染细胞 在实际查看您感兴趣的参数之前 实验性的。cytoflow实现了一个工作流范型，其中 操作按顺序应用；可以保存工作流并 重复使用，或与同事共享。
• 易于使用。合理的默认值；良好的文档；专注于 一件事，做好它。
• 视觉效果很好。我不知道你的情况，但我得到了 真的厌倦了facsdiva的情节。
• versatile.基于python构建，具有定义良好的 与用户完全分离的操作和可视化 接口。需要一个细胞流没有的分析吗？导出您的 工作流到jupyter笔记本并使用任何想要的python模块 完成你的分析。数据存储在pandas.DataFrame中， 它正迅速成为python数据分析的标准（以及 会让R用户感到宾至如归。）
• 可扩展。（添加新的分析或可视化 模块）[http://cytoflow.readthedocs.io/en/latest/new_modules.html）是 简单；要实现的接口只有两个或三个函数。
• quantitative and statistical sound.准备访问有用的 数据驱动的分析工具，如二维拟合 用于自动浇口和混合建模的高斯函数。

安装

如果您只需要点击版本（而不是python模块）。 您可以从http://bpteague.github.io/cytoflow/

请参阅上的installation notesReadTheDocs。安装有 已在Linux、Windows（x86_64）和Mac上测试。细胞流分布 作为Anaconda包（推荐） 以及traditional Python package。

docum公司内倾

cytoflow的文档保存在 ReadTheDocs。也许最有用 是module index。 上面的示例Jupyter笔记本， 演示如何交互使用包。