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            【小貝開講】多參數(shù)降維算法助力高維流式數(shù)據(jù)可視化分析

            【小貝開講】多參數(shù)降維算法助力高維流式數(shù)據(jù)可視化分析
            貝克曼庫爾特生命科學  2021-09-13  |  閱讀:1463

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            課程主題:【小貝開講】多參數(shù)降維算法助力高維流式數(shù)據(jù)可視化分析

            課程時間:2021/09/28 14:00

            課程簡介:

            多參數(shù)流式數(shù)據(jù)的可視化分析是流式數(shù)據(jù)分析的一項主要任務,近年來,多參數(shù)降維算法已被廣泛用于流式數(shù)據(jù)的可視化分析,以幫助識別新的細胞群和生物學變化趨勢。

            在本次網(wǎng)絡研討會中,我們將討論這些方法的基本原理,并將其與傳統(tǒng)流式數(shù)據(jù)分析進行比較,以及通過最新流式文獻分享,為大家展現(xiàn)多參數(shù)降維算法在可視化、準確性以及高效性等方面的優(yōu)勢。

            吳永強  貝克曼庫爾特生命科學高級技術支持

            * 畢業(yè)于四川大學華西臨床醫(yī)學院再生醫(yī)學研究中心,具有10年以上流式領域經(jīng)驗,熟悉各種流式分析分選技術

            * 流式應用上,對于細胞周期、凋亡、多色流式以及細胞外囊泡等的研究具有豐富經(jīng)驗

            * 流式數(shù)據(jù)分析領域,熟悉kaluza、Cytobank和flowjo等常用第三方流式分析軟件,專注于高維流式數(shù)據(jù)的降維和聚類算法分析

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