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使用接受全部 FCS 文件类型的与仪器无关的平台，随时随地进行研究。
使用我们直观的拖放界面在实验室内外运行您的开创性分析。
特点和优势
流量分析的单一解决方案。与所有采集软件包和细胞仪中的所有数据文件兼容。
直观的拖放分析
数据分析模型
具有新算法的快速更新插件架构
出版质量的图形
新功能：
添加了对大于 3 GB 的 FCS 文件的支持
改进了对 MQD 文件的支持
改进了对非 BD 细胞仪采集数据的支持。
改进了内置 tSNE 以产生更好的优化图，解决了 10.7.2 中引入的问题。我们已经纠正了一个优化问题，以便输出产生更好定义。
改进了对 Jo 文件批量转换的支持
FlowJo 提供了』很多功能，用于自动化分析或促进对更复杂数据的分析。
档案流式细胞术标准(ACS) 是将工↘作区、FCS 数据文件和插件输出压缩到单个压缩 .zip 文件中的容器文件，有助于存档、共享或使用远程数据存储。
模板是通过将先前的分析应用于新数据来加速数据分析∏的绝佳方式。模板包含组、门和★统计数据，但没有关联㊣ 的 FCS 文件以供重复使用。
R-tools为复杂的数据分析提供了额外的功能。
降维是一种创建数学派生参数的方法，这些参数从整体●上表示收集的参数，提供高维数据或聚╲类结果的出色可视化。
命令行 FlowJo 是一种无需人工干预即可“无头”运行 FlowJo 的方法。
脚本编辑器是一种工具，允许具有 JavaScript 技能的用户以编程方式与 FlowJo 交互以生成自动化例程。
去识别实用程序是一个独立的工具，允许用户从 FCS 文ξ 件中删除识别信息以保护隐私。
工作区和示例
工作区窗口分为三个主要部分（如上图所示）：
（1）任务和乐队：
任务将相似的频段组合◇在一起，并在工作区中显示为“选项卡”。因为存在特定于 Workspace 的操作，所以有一个 Workspace 任务（如上所示），它对 Workspace 中通常执行的类似活动进行分组，例如添加统计信息、查看示例属性以及创建或修改组。有关色带的一般信息，请访问 此处。
乐队将类似的动作组合在一起。例如Ψ 上图中，常见的组动作（组创建、 门复制、 值复制和样本分组）都组织在Groups 带中）。
（2）组：
组 区域列出了每个组包含的样本数量（大小）和组所扮演的角色▅（补偿、控制、测试样本等）。双击组名将允许您修改组属性。
（3）样品和样品分析：
显示当前选定组的样本列表和相关分析，例如面板（上图）。
默认情况下会显示统计和∞#Cells 列。
可以将附加列添加到样本区域以显示关键字、染色协议、注释等信息。
如果样本有一个“well id”关键字，样本现在将按该关键字排序，或者如果未找到该关键字，则按样本命名 偏好排序。
在此处了解示例属性 。
工作区使用各种附加指标来帮助分析：
1) 指标徽章
FlowJo 使用多种颜色和符号来表示样本和总体的各种状态（补偿与未补偿、有效︽与无效样本）和内部注释（打开与未打开文件），以帮助指导工作流程并更快地识别资源。可以在 此处找到徽章的概述。
2) 组颜色
文本颜¤色是工作区的一个属性。它是用于子集和统计的组识别。每个组都有唯一的颜色，组内的人口继承组文本特征。
系统要求：
Mac
低要求
8 GB 内存
Core II Duo 处理器或更◣好
MacOS 10.11 Sierra 或更新版本
USB 端口（加密狗选项）
用于离线序列号的网络适配器
网络适配器和站№点许可证序列号的 Internet 连接
推荐要求
16 GB 内存
Intel i7 四核处理ω器
Windows：
低要求
8 GB 内存
x86 或 x64 双核处□ 理器
Windows Vista
USB 端口（加密狗选项）
用于离线序列号的网络适配器
网络适配器和站点许可证序列号的 Internet 连接。
要查看要下载的类型：右键单击我的电脑 > 属性
推荐要求
16 GB 内存
Intel i7 四核处理器
Windows 10
【英文介绍】
Take your research wherever you go with an instrument-agnostic platform that accepts all FCS file types.
Use our intuitive drag-and-drop interface to seamlessly run your trailblazing analysis in or outside the lab.
Features and Benefits
Single solution for flow analysis. Compatible with all data files from all acquisition software packages and cytometers.
Intuitive drag-and-drop analysis
Models for advanced data analysis
Plugin architecture with fast updates with novel algorithms
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