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11月07日

Abseq单细胞抗体检测试剂盒

发布 : bio56 | 分类 : 单细胞 | 评论 : 0人 | 浏览 :
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 今天,我们将与大家讨论Abseq单细胞抗体检测试剂盒中常用的统计分析方法。
 
   定量ivd产品临床研究中常用的统计分析方法:
 
   对系统错误不敏感。换句话说,如果两种方法的测量值都是( x,y ),且它们的相关系数是cov ( x,y ),则我们会对第一种测量方法的测量值执行线性转换: ax + b,但其相关系数保持不变,cov ( ax + b ) = cov ( x,y )。例如,在图1中,宽2个个个个个。= large 1 * 2 - 21,但与mini的相关系数仍为0。九四。       3个个个个个个个个个。28、两种方法的测量差是原来的100倍。从点云图的角度来看,我们觉得被拉伸了。
 
 
   即使两个测量值相等x,y,不管是谁回归,截距仍为a > 0,坡度b<1,也就是回归线的低端总是被往上抬了抬,顶端总是被往下压了压.对于此,最通俗的解释就是「向均数回归」的作用.如图2
 
 
  和线性相关不同,她只对系统误差敏感.对于i仪器测量研究对象j的值Xij我们可以拆成三部分:真实值Tj,仪器的系统误差Mij,仪器的随机误差eij.配对t检验的差值d的均值只与系统误差Mij有关,与随机误差eij无关.
 
 
  是指测量者之间的变异占总变异的比例.其实是一个间接指标.其思路是总变异就那么多,如果测量者间的变异几乎占满了总的变异(ICC-> ( 1 )所以测量仪器的变化很小,一致性很好。问题是,与测量仪器的变化和随机误差之和相比,几何图形之间的变化可能相对较小,在这种情况下,即使变化很大,国际商会也接近1。
 
 
   现行法规中ivd临床研究统计分析方法说明:
 
  1。遗憾的是,《体外诊断试剂登记条例》没有涉及选择统计分析方法的问题;
 
  2。再次遗憾地注意到《体外诊断试剂临床试验技术准则》中没有提到统计分析方法的选择;
 
  3。 定量产品的统计分析方法载于《北京第二类体外诊断试剂临床试验准则》( 201 6个版)。) :
 
   对于定量产品,数据分析至少应如下
 
  3。1。绝对偏差
 
   记分卡和参考系统中每个样本的测量值与两个相应系统的平均测试值之间的差异用点云图表表示。以绝对方式观察和分析点的分布。
 
  3。2。相对偏距
 
   记分卡和参考系统中每个样本的测量值与两个相应系统的平均测试值之间的关系用点云图表表示。观察和分析点之间的偏距相对分布。
 
  3.3。 回归分析
 
  3。4。医疗决策方面的偏见和信任范围
 
   将医疗决定中规定的介质置信区间与允许误差限值进行比较(建议参照相关要求定义允许误差,如1 / 2 clia ‘ 88、1 / 2的可接受质量评估区间、1 / 2的生物变异总允许误差、工业标准)。)如果所述介质的置信区间不超过相关的容限,则确定两个检测系统之间的等效性。如果不符合这一标准,两种检测系统就不相等,需要改进临床验证方法。
 
Altman方法:这种方法结合了定量和定性方法,并基于对两项评估之间差异影响的随机分析来解释一致性问题。bland和Altman认为,测量误差不影响变量之间的相关性,而是影响一致性;bland - Altman方法实际上是对两项评估之间差异的观察,水平轴是所观察到的每一个对象的测量值的平均值,垂直轴是两项评估之间差异的值,以及平均评估人数与差异之间的关系。白卡法- Altman主要是观察两种测量的差异分布。在纵轴上,差的平均值和理论值0 (纵向轴的理论值1与相对轴),加上md1。96 SD是9 5个置信区间的基线。平均差异百分比,也称为95 %的可接受一致性限制。必须结合图表合理解释报告的结果,一般而言,在一致性限度之外报告的点数百分比、与理论价值之间的最大差异值以及合理的临床解释决定了新方法的选择。
 
   bland - Altman方法评价标准:
 
   bland - Altman方法结合定量和定性分析。通常,95 %的数据位于x1。根据96 SD标准,这两个系统可视为具有良好的一致性。一致性评估既考虑随机误差,也考虑系统误差对一致性的影响,以及产品的临床意义。

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11月07日

BD单细胞多组学创新产品与单细胞分析平台

发布 : bio56 | 分类 : 单细胞 | 评论 : 0人 | 浏览 :
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      随着基因组学技术的发展,人们对机体的认知已经深入到单细胞水平。单细胞测序与分析技术为科学家搭建了研究单细胞蛋白质组与转录组的桥梁,在免疫、癌症、干细胞等诸多研究领域都有着重要应用。日前,世界领先的医疗技术公司BD(Becton, Dickinson and Company)正式对BD®AbSeq assay进行了商业发布。BD公司告诉测序中国,BD®AbSeq assay可通过高通量测序来分析单细胞水平的蛋白表达,将BD Pharmingen™产品系列中的高质量抗体和寡核苷酸结合在一起,使研究人员能够在BD Rhapsody™单细胞分析平台上开展单细胞蛋白分析,同时分析数千个单个细胞中的RNA和蛋白质,完整揭示出基因和蛋白在生物学系统中的作用。
       BD® AbSeq assay工作流程据悉,目前已正式推出的BD® AbSeq assay包括:寡核苷酸-鼠抗人CD3 、寡核苷酸-鼠抗人CD4、寡核苷酸-鼠抗人CD19、寡核苷酸-鼠抗人CD25等100种核苷酸-抗体复合物。BD单细胞分析平台,该产品具有多项突出优势:1. 全面高效在过去的一年中,BD在其BD Rhapsody单细胞分析系统的基础上,建立了一套包括试剂、仪器、软件和靶向基因检测试剂盒的完整解决方案。2018年上半年推出的新产品,包括BD Rhapsody™Express 系统和BD™单细胞多重分析试剂盒(多样本检测),可提供靶向RNA-seq并实现多样本检测,在提高数据质量的同时有效缩短了实验时间。而BD® AbSeq assay 是BD单细胞多组学产品系列最新推出的创新产品,研究者可在同一次实验中同时获得单细胞RNA-Seq数据以及多重蛋白表达数据,显著增进对个体细胞和细胞群的理解。2.清晰可靠BD方面表示,使用BD Pharmigen™抗体获得的蛋白质表达数据能更好地表征样本特征(例如更清楚的细胞簇识别),结合mRNA表达数据,就可以进一步清晰地分析表征细胞特性,阐明从mRNA转录到蛋白质调控表达过程中的生物学机制。
       BD®AbSeq通过添加细胞类型特异性信息改善了细胞类型的聚类,从而更清楚地确定细胞特异性属性。4816个人PBMC细胞的tSNE计算:(A)通过来自399个基因的mRNA表达数据进行细胞聚类分析;(B)通过来自399个基因的mRNA表达及来自30个细胞表面标记的蛋白表达数据进行细胞聚类分析。3. 无限可能本次发布的BD®AbSeq assay系列产品涵盖100种不同的人类抗体-寡核苷酸组合。BD告诉测序中国,这只是该系列产品研发的第一阶段,后续,BD将利用其巨大的经流式细胞方法验证的人类及小鼠克隆抗体库迅速扩大该产品线。预计到2019年2月份,该产品线将涵盖500种不同的人类及小鼠抗体-寡核苷酸组合,使研究者通过一次实验同时获得单细胞RNA-Seq数据和上百种蛋白表达数据(研究者所感兴趣的目标蛋白)成为可能。此外,客户也可以自行设计并向BD定制所需要的抗体-寡核苷酸偶联物。
       BD生物科学全球总裁John Ledek对于本次创新产品的发布,BD生物科学全球总裁John Ledek表示:“BD致力于单细胞研究,所研发的工具易于使用,市场门槛低。BD Rhapsody系统和BD®AbSeq assay 这样的单细胞分析工具,能够大幅提高客户检测其感兴趣的稀有或未知细胞能力,促使免疫学快速发展,包括药物治疗反应、细胞治疗等。”

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