CytoMAP : phénotypage cellulaire de base
CytoMAP : phénotypage cellulaire de base
Objectif
À la fin, vous aurez reproduit cette étape de bout en bout sur un cas test.
Avant de commencer
- Un CSV cellules propre (X, Y, phénotype).
- CytoMAP installé.
- Un échantillon test pour valider le workflow.
Pas à pas
- Définir des règles de phénotypage basées sur marqueurs et seuils.
- Appliquer les règles sur un sous-ensemble de contrôle.
- Comparer avec annotation experte si disponible.
- Geler les règles avant l’analyse de cohorte complète.
- Exporter la table finale
CellID -> Phenotype.
À copier-coller
import pandas as pd
df = pd.read_csv('cells_markers.csv')
df['Phenotype'] = 'Other'
df.loc[(df['CD3'] > 200) & (df['CD8'] > 180), 'Phenotype'] = 'T_CD8'
df.loc[(df['CD20'] > 220), 'Phenotype'] = 'B_cell'
df.to_csv('cells_phenotyped.csv', index=False)
Vérifier que ça marche
- Le CSV est importé sans erreur.
- Les neighborhoods/clusters sont calculés.
- Les résultats exportés sont exploitables.
En cas de problème
- Valider les colonnes du CSV avant import.
- Commencer avec un sous-ensemble de cellules.