FLAG-X: Hybrid machine learning workflows for automated gating of clinical flow cytometry data
作者提出了 FLAG-X，这是一个通过将最先进的机器学习方法与专家注释集成到混合工作流中，从而弥合手动与自动化流式细胞术分析之间差距的 Python 软件包，进而解决了常规临床门控中缺乏标准化和效率的问题。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
想象一下，一个繁忙的医院实验室就像一个巨大的、旋转着的舞池，里面充满了数百万个微小的舞者（细胞）。科学家们需要根据这些舞者穿着的彩色服装（抗原标记）来寻找特定的群体。传统上，必须有一位人类专家站在阳台上，用激光笔手动指向人群，并将正确的群体一个个圈出来。这个过程就像是试图用手去整理一大堆混杂在一起的乐高积木：这既费时，而且两个不同的人可能会对同一堆积木进行略有不同的分类。
最近，人们发明了计算机程序（机器学习）来自动完成这些积木的分类工作。然而，这些程序一直像是一个“黑匣子”——它们在理论上表现良好，但很难融入繁忙实验室的实际工作流程，因为它们无法与科学家现有的工具进行良好的沟通。
FLAG-X 应运而生，这是一个旨在弥合这一差距的新型数字工具箱。你可以将 FLAG-X 想象成实验室专家的智能副驾驶。它并不是要完全取代人类，而是提供了两种全新的工作方式：
- 混合方法： 它允许人类专家通过展示一些示例（已标记数据）来教导计算机，然后让计算机完成剩余的工作，同时让计算机也从未分类的人群（未标记数据）中学习。
- 两全其美的界面： 该工具箱收集了目前最优秀的“分类算法”，并将它们整合在一个平台之下，这样科学家就不必在不同的复杂程序之间纠结。
FLAG-X 最重要的功能是它能够使用实验室现有的标准软件进行交流。一旦计算机完成分类，它可以立即将结果以完全相同的格式（FCS 文件）保存，而这种格式正是人类专家进行手动操作时所使用的。这意味着计算机的工作可以像草稿文件一样，被人类立即检查、编辑或批准。
作者在临床实践中的真实案例上测试了这个工具箱，以证明它在现实世界中运行顺畅。它现在已开放供任何人下载和使用，旨在使枯燥的细胞分类任务变得更快、更一致，同时又不抛弃人类专家的专业知识。
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