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Analyse automatisée des mégadonnées de la cytométrie en flux

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Generating solutions

Status

Active

Competition

2015 Bioinformatics and Computational Biology B/CB

Genome Centre(s)

GE3LS

No

Project Leader(s)

Fiscal Year Project Launched

2016-2017

Project Description

La cytométrie en flux consiste en des cellules en suspension dans un fluide qui est ensuite passé dans le faisceau d’un laser. Les essais basés sur la cytométrie en flux sont maintenant largement utilisés en recherche en santé et sont importants pour le diagnostic des cancers du sang, la surveillance des infections virales (p. ex., le VIH), la mise au point de vaccins et la recherche sur les cellules souches. La technologie de cytométrie en flux s’étant améliorée au fil des ans, le volume de données qu’elle produit par cellule a plus que quintuplé, à tel point qu’il est à peu près impossible d’analyser manuellement ces données, sans passer à côté d’une grande partie de l’information contenue dans ces cellules. Pour exploiter la puissance des mégadonnées de la cytométrie en flux, il faut mettre au point et diffuser largement des outils d’analyse et des méthodes statistiques.

Ryan Brinkman, Ph. D. (BC Cancer Agency), Cedric Chauve, Ph. D. (Université Simon Fraser), et Sara Mostafavi, Ph. D. (UBC) mettent au point une approche sous forme de graphiques faciles à utiliser pour représenter l’information produite par la cytométrie en flux, de même que de nouvelles approches pour l’identification des populations cellulaires supervisées et non supervisées. Les utilisateurs pourront, entre autres avantages, cibler de nouveaux groupes de patients, par exemple ceux qui ne réagissent pas à certains médicaments, ce qui permettra d’offrir une médecine véritablement personnalisée.

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