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データの奥に眠る細胞を発掘する高次元解析の新展開

High-dimensional cytometry for discovering hidden cell populations
野木森拓人，田中　聡
Takuto Nogimori1）/Satoshi Tanaka1）2）：国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所難病・免疫ゲノム研究センタープレシジョン免疫プロジェクト1）/日本ベクトン・ディッキンソン株式会社バイオサイエンス事業部2）
10.18958/7737-00036-0006035-00

近年，スペクトル型フローサイトメーターを活用した多色解析は飛躍的に進歩し，50カラー以上のマルチカラー解析が実用段階に達している．本稿ではスペクトル解析と機械学習を組み合わせた，高次元データの解析からソーティングまでのシームレスな実験展開を解説する．さらに，細胞外小胞（EV）解析への応用の可能性にもふれ，フローサイトメトリーが切り拓くあらたな研究への展望についても考察する．

50カラー解析，高次元クラスタリング，HyperFinder，自動ゲート生成，シングルEV解析

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