[ca] La citometria de flux convencional és una tecnologia que permet detectar fins a 30 paràmetres per cèl·lula. Recentment, la citometria de flux i l'espectrometria de masses s'han fusionat donant lloc a l'anomenada citometria de masses, que potencialment permet la detecció de fins a 100 paràmetres per cèl·lula. Les poblacions cel·lulars es caracteritzen principalment mitjançant el procediment de gating, consistent en delimitar manualment les poblacions usant histogrames o gràfics de punts de manera seqüencial. Aquest procediment és lent, imprecís i particularment inadequat per a un elevat nombre de paràmetres. En els últims anys s'han estat desenvolupant noves tècniques computacionals amb la finalitat de gestionar dades de citometria multidimensional de manera eficient. No obstant això, l'eficàcia d'aquests desenvolupaments encara s'està avaluant. A més, el maneig d'aquestes tècniques requereix habilitat en l'ús de paquets R i programació. L'objectiu principal d'aquest projecte és proporcionar als citometristas algoritmes d'aprenentatge no supervisat i tècniques de visualització per explorar dades de citometria multiparamètrica de manera reproduïble. Amb aquesta finalitat, s'ha realitzat una extensa recerca bibliogràfica sobre algoritmes d'agrupament aplicats a la citometria i s'ha desenvolupat una metodologia per a l'avaluació del rendiment. Una selecció d'algorismes ha estat contrastada aplicant aquesta metodologia a dades de citometria reals i dades fictícies generats expressament amb aquesta finalitat. Aquest estudi comparatiu ha permès seleccionar un algoritme d'agrupament, RPhenograph, per a ser implementat mitjançant una aplicació Shiny. La metodologia desenvolupada és aplicable per a l'avaluació de nous algoritmes i nous dissenys experimentals.

[es] La citometría de flujo convencional es una tecnología que permite detectar hasta 30 parámetros por célula. Recientemente, la citometría de flujo y la espectrometría de masas se han fusionado dando lugar a la denominada citometría de masas, que potencialmente permite la detección de hasta 100 parámetros por célula. Las poblaciones celulares se caracterizan principalmente mediante el procedimiento de gating, consistente en delimitar manualmente las poblaciones usando histogramas o gráficos de puntos de manera secuencial. Este procedimiento es lento, impreciso y particularmente inadecuado para un elevado número de parámetros. En los últimos años se han estado desarrollando nuevas técnicas computacionales con la finalidad de manejar datos de citometría multidimensional de modo eficiente. Sin embargo, la eficacia de tales desarrollos todavía se está evaluando. Además, el manejo de estas técnicas requiere habilidad en el uso de paquetes R y programación. El objetivo principal de este proyecto es proporcionar a los citometristas algoritmos de aprendizaje no supervisado y técnicas de visualización para explorar datos de citometría multiparamétrica de modo reproducible. Con esta finalidad, se ha realizado una extensa búsqueda bibliográfica sobre algoritmos de agrupamiento aplicados a la citometría y se ha desarrollado una metodología para la evaluación del rendimiento. Una selección de algoritmos ha sido contrastada aplicando esta metodología a datos de citometría reales y datos ficticios generados expresamente con este fin. Este estudio comparativo ha permitido seleccionar un algoritmo de agrupamiento, RPhenograph, para ser implementado mediante una aplicación Shiny. La metodología desarrollada es aplicable para la evaluación de nuevos algoritmos y nuevos diseños experimentales.