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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

點擊次數(shù):1694 更新時間:2021-09-23

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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(wù),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(xì)胞群和生物學(xué)變化趨勢。

在本次網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行比較,以及通過最新流式文獻(xiàn)分享,為大家展現(xiàn)多參數(shù)降維算法在可視化、準(zhǔn)確性以及高效性等方面的優(yōu)勢。

 

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吳永強  貝克曼庫爾特生命科學(xué)高級技術(shù)支持

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

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

* 流式數(shù)據(jù)分析領(lǐng)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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