Original title: Optimalizace a aplikace nelineárního spektrálního unmixingu v průtokové cytometrii
Translated title: Optimizations and applications of non-linear spectral unmixing in flow cytometry
Authors: Nemec, Matěj ; Musil, Jan (advisor) ; Stuchlý, Jan (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2022
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
Pokroky v oblasti prtokové cytometrie umoují její vyuití pro high-througput zpracování single-cell vzork a mení relativn velkého mnoství odliných marker. Pro efektivní vyuití této technologie je ale nezbytné unmixovat zmená bunná spektra a tím se zptn dobrat interpretovatelných výsledk. K eení unmixo- vacího problému se v souasnosti typicky vyuívají lineární dekonvoluní algo- ritmy, jak napíklad metoda nejmeních tverc, které ale mají problémy s opti- málním zpracováním variabilních zdroj umu pi mení vzorku. Cílem této práce je porovnat novou nelinearní unmixovací metodu nougad, která vyuíva algo- ritmus graidentního sestupu. Pro objektivní porovnání metod jsme vytvoili model, který generuje realistická data se známou 'pravdou', naimplemento- vali paralelizovanou verzi algoritmu nougad a Bayesovsky zoptimalizovali pís- luné hyperparametry. Algoritmy jsme porovnali prostednitvím nkolik rzných metrik. Ze srovnání jasn vyplívá, e nougad typicky podává lepí výsledky ne testované lineární algoritmy. Nougad se tedy zdá být lepí volbou pro praktické vyuití a zárove slibným kandidátem pro dalí optimalizaci a vývoj. 1 Recent advances in flow cytometry techniques enable high-throughput single-cell experiments with extensive marker sets. In order to leverage this technology the measured signal must be unmixed to recover interpretable re- sults. Current approaches to unmixing typically leverage linear deconvolution algorithms such as fitting by ordinary least squares method, that tend have issues dealing with various noise sources inherit to the data collection pro- cess. This thesis evaluates the performance of a novel non-linear approach of unmixing called nougad. For the evaluation, we have generated realistic arti- ficial data with known ground truth for testing, implemented multi-threaded version of nougad and tuned its hyperparameters using Bayesian optimiza- tion, and collected several performance metrics of nougad and the other algorithms on the testing datasets. The results show that nougad is able to outperform the tested linear algorithms making this non-linear method more suitable for practical applications and a good candidate for further refinement and optimization efforts. 1
Keywords: flow cytometry; gradient descent; single-cell; spectral cytometry; spectral unmixing; klesající gradient; průtoková cytometrie; single-cell analýza; spektrální cytometrie; spektrální unmixing

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/175693

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-509668


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses