【flowjo】流式笔记：UMAP图可视化

Ng MSF, Kwok I, Tan L, et al. Deterministic reprogramming of neutrophils within tumors. Science. 2024;383(6679):eadf6493.

出自Science神刊，果真精美绝伦！

另有来自Cell的美图⬇

Ballesteros I, Rubio-Ponce A, Genua M, et al. Co-option of Neutrophil Fates by Tissue Environments. Cell. 2020;183(5):1282-1297.e18.

Kwok I, Becht E, Xia Y, et al. Combinatorial Single-Cell Analyses of Granulocyte-Monocyte Progenitor Heterogeneity Reveals an Early Uni-potent Neutrophil Progenitor. Immunity. 2020;53(2):303-318.e5. doi:10.1016/j.immuni.2020.06.005

特别是这篇文章，大量运用了InfinityFlow pipeline来处理流式数据，感兴趣的话可以着重看这篇。

基于package

既然都提到了InfinityFlow，我们就先来了解一下都有哪些包能完成流式的可视化分析——

这是基于R的：

https://github.com/ebecht/infinityFlow https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/tidyFlowCore.html

也有基于python的包：

https://github.com/KyleFerchen/pyInfinityFlow https://pyinfinityflow.readthedocs.io/en/latest/installation.html

都很不好上手啊。。。【不是说函数的复杂性，而在于运行之前还需要自己准备数据】

基于UMAP插件

总的来说，还不如直接用flowjo的插件：https://www.flowjo.com/exchange/

下载以后，把jar文件直接拖到C:\Program Files\FlowJo 10.8.1\plugins文件夹下。

然后，打开flowjo软件，

如果到第5步说明已经成功装好了UMAP插件~

如果仍不显示的话，重启一下flowjo，实在不行，重启电脑i~ o(￣▽￣)ブ

⬆这是未设门之前的umap图，在设门以后基本上就和我们用单细胞数据注释过的umap差不多啦。因为涉及到自己的数据，所以我就不放设门以后的图了【这里的操作需要自己摸索一下哦~】

基于flowAI插件

https://docs.flowjo.com/flowjo/plugins-2/plugin-demonstration-videos/flowai/

这个插件在第4步以后再多一步：

在R中运行

BiocManager::install("flowAI")

install.packages("png")

然后也是重启软件，直到在flowjo中出现插件的名字。

运行报错

这个报错我看很多人都遇到了【[flowjo实操篇]R语言安装FlowAI_哔哩哔哩_bilibili】，一部分通过把路径的中文全部替换以后解决问题，但是这里⬇

根据报错的原因猜测可能是R的路径有问题，因为我的R环境是R 4.4.1，但之前的路径选择的是4.2.0，所以改了一下

再次尝试看看：

运行成功啦！