细胞仪中的可重复性：信号分析及其与不确定性量化的关联
摘要：细胞测量信号的分析仍然是一项具有重大不确定性影响的挑战性任务。传统细胞计数仪假设个别测量结果具有简单的特性，如信号面积、宽度和高度。然而，这些方法很难区分生物变异与仪器假象和工作条件之间的差异。因此，在个别细胞特性的不确定性量化和双重去卷积等任务方面具有挑战性。我们通过信号分析技术来解决这些问题，该技术利用缩放变换来：(I)将生物标志物表达的变异与流动条件和颗粒大小的效应区分开来；(II)量化给定激光插值区域相关的可重复性；(III)估计每个事件的测量值的不确定性；(IV)提取构成多重体的单体。这种方法的关键思想是建模可变工作条件如何改变信号形状，然后使用约束优化来“撤销”测量信号的这些变形；这个过程的残差表征了可重复性。使用最近开发的微流体细胞计数仪，我们证明了这些技术可以在信号形状中对仪器和测量导致的变异进行补偿，其残差不确定度小于2.5％，积分面积不确定度小于1％。
作者：Paul N. Patrone, Matthew DiSalvo, Anthony J. Kearsley, Geoffrey B. McFadden, Gregory A. Cooksey
论文ID：2206.02003
分类：Biological Physics
分类简称：physics.bio-ph
提交时间：2022-06-07