Interactive clustering approaches in single-cell cytometry

Abstract

Průtoková cytometrie umožňuje levné monitorování velkých a různorodých populací buněk pomocí fluorescenčních markerů, což poskytuje obrovské možnosti při studiu biologických vlastností krve a tkání nebo při diagnostice v klinickém prostředí. Nedávné metodologické pokroky zdůrazňují automatické klastrování jako nástroj volby pro analýzu dat a bylo vyvinuto mnoho algoritmů pro různé případy. Použitelnost těchto algoritmů v biologii a medicíně však zůstává náročná, pokud nástroje nenabízejí uživatelsky přívětivá, interaktivní rozhraní, která jsou přístupná odborníkům v dané oblasti. Cílem této práce je přezkoumat dostupné metody, které umožňují takovou interakci a dohled nad procesem uživatelem, se zvláštním zaměřením na rozhraní vhodná pro klinické prostředí, která nevyžadují, aby uživatel pracoval s programovacími prostředími. Hlavním praktickým výsledkem by mělo být navržení nového nástroje, který vychází z dříve vyvinuté metodologie (iDendro, gMHCA), což umožní aplikaci zkoumané metodologie na reálné datové sady. Použitím vhodných technik vizualizace dat by měl koncový uživatel být schopen interagovat s datovou sadou způsobem, který je intuitivní a užitečný pro dosažení biologicky relevantních výsledků.

Flow cytometry allows inexpensive monitoring of large and diverse cell populations using fluorescent markers, providing immense applications in studying biological properties of blood and tissues as well as diagnostics in the clinical setting. Recent methodological advances highlight automatic clustering as a tool of choice for data analysis, and many clustering algorithms were developed for various use cases. However, the applicability of such algorithms in biology and medicine remains challenging unless the tools expose user-friendly, interactive interfaces that are accessible to domain experts. The goal of the thesis is to review the available methods that allow such interaction and supervision of the clustering process by the user, specifically focusing on interfaces desirable in clinical settings that do not require the user to interact with programming environments. As the main practical result, the thesis should design a new tool that builds upon previously developed methodology (iDendro, gMHCA), allowing the application of the researched methodology on real datasets. By using proper data visualization techniques, the end user should be able to interact with the dataset in a way that is both intuitive and useful for producing biologically relevant results.