流式细胞术是一种高效的实验技术，用于分析和分选细胞等颗粒物质的物理和化学特性。通过将样本以液流形式传输至激光束下，细胞的光散射和荧光特性被检测器记录，进而提供数据。该技术能够在短时间内分析数千个细胞，提供有关大小、形状及标志物表达的信息。流式细胞术广泛应用于免疫学、肿瘤学和微生物学等领域，用于诊断疾病、分析免疫细胞状态和进行细胞分类。它以其高通量和多参数检测的优势在生物医学研究中极具重要性。

Flow Cytometry Analysis | ViaDean

参考文献

🌵MATLAB 片段

流式细胞术（Flow Cytometry）是一种用于分析细胞或其他颗粒悬浮在流动介质中的方法。MATLAB 可以用来处理和分析流式细胞术的数据，例如用于数据预处理、可视化和分析。以下是一些常见的 MATLAB 处理流式细胞术数据的步骤和工具：

1. 导入流式细胞术数据

MATLAB 可以读取流式细胞术标准格式文件，比如 .fcs 文件。要导入这些文件，可以使用 readfcs 函数，这是一些开源工具箱或 MATLAB 代码库提供的功能。

 data = fcsread('filename.fcs');

或通过 readmatrix 等函数处理格式化的 CSV 数据文件。

2. 数据预处理

• 归一化：数据常常需要标准化或归一化，以便后续分析。
• 滤波：去除噪声数据点和异常值。

 normalizedData = (data - mean(data)) / std(data);

3. 可视化数据

MATLAB 提供多种绘图函数，如 scatter、histogram、plot 等，可以用来绘制散点图、直方图等可视化数据分布的图形。

 scatter(data(:,1), data(:,2));
 xlabel('Fluorescence Channel 1');
 ylabel('Fluorescence Channel 2');
 title('Flow Cytometry Data Scatter Plot');

4. 数据聚类和分类

MATLAB 支持多种聚类和分类算法，例如 k-means、DBSCAN、层次聚类等，可以用来进行群体分析和细胞群体识别。

 [idx, C] = kmeans(data, 3); % 将数据聚成3类
 gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);

5. 统计分析

MATLAB 的统计工具箱提供了丰富的统计分析功能，例如计算平均值、中位数、方差等。