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1. Verificação da qualidade de aquisição

Atualizado: 27 de ago.


Série de postagens sobre análise de dados de citometria de fluxo.


1. Verificação da qualidade de aquisição.


Não há dúvida que para a aquisição de dados de citometria de fluxo é necessário realizar a inicialização, calibração e procedimentos de controle de qualidade de um citômetro de fluxo. Estes procedimentos que validam a acurácia e funcionamento adequado do equipamento são realizados previamente à aquisição de amostras. Desta forma, não excluem problemas de instabilidade fluídica ou eletrônica durante a aquisição de dados de citometria de fluxo.


Para isso pacotes de análise foram desenvolvidos para avaliar os dados salvos em arquivos de citometria (.fcs) e remover eventos que apresentam anormalidades no processo de aquisição de dados. Dois pacotes são amplamente utilizados e vamos entender como cada um realiza a remoção de eventos com qualidade ruim de aquisição.

O pacote flowClean retira anormalidades no processo de aquisição identificando diferenças na proporção de populações de células em relação ao tempo de aquisição (Figura 1). Este pacote avalia menos parâmetros do processo de aquisição da amostra, como vamos perceber a seguir quando entendermos como funciona o pacote FlowAI.





Desta forma, o flowClean apresenta menor rigidez no processo de identificação e remoção de eventos com baixa qualidade de aquisição (Figura 3).

Já o pacote FlowAI apresenta maior acurácia em identificar eventos com baixa qualidade de aquisição. Resumidamente e de uma forma mais didática, este pacote exclui eventos com baixa qualidade de aquisição através da análise de três parâmetros: variação do número de eventos adquiridos por tempo (flow rate), variação nos valores de sinal de todos os detectores por tempo (signal acquisition) e valores de sinal muito alto ou muito baixo (dynamic range) (Figura 2).






Nesse sentido, é recomendado o uso desses pacotes como sendo o primeiro pré-processamento de seus dados de citometria de fluxo. Desta forma, é possível detectar e excluir anormalidades do processo de aquisição de dados, tornando seus resultados mais confiáveis.


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