Studying lymphocyte development using mass cytometry

Abstract

Studying lymphocyte development using mass cytometry Abstract Development of mature lymphocytes, a white blood cell subtype, is crucial for the correct function of the human immune system. Currently, developmental pathways of lymphocytes can be studied using high-throughput single-cell measurements. In particular, mass cytometry enables the study of immunologically relevant pheno- typic and functional markers on a vast scale. In this work I present my individual contribution to tviblindi, a powerful software tool for analysis of cytometric data aimed at uncovering developmental trajectories. tviblindi is a package written in R, Python and C++. It provides a means to integrate prior knowledge with data analyses grounded in graph theory and algebraic topology. tviblindi is accessible to biological researchers without background in computer science or mathematics. It is an addition to the expanding field of trajectory inference in single-cell data. Furthermore, I review current knowledge of T-cell development and conduct a tviblindi analysis thereof using human thymus and peripheral blood datasets and evaluate the results. 1

Studium vývoje lymfocytů pomocí hmotnostní cytometrie Abstrakt Vývoj dospělých lymfocytů (podtypu bílých krvinek) je klíčový pro správnou funkci lidského imunitního systému. V současnosti lze studovat vývojové cesty po- mocí vysoce výkonných metod měření na úrovni jednotlivých buněk (single-cell). Hmotnostní cytometrie umožňuje studium imunologicky relevantních fenotypových a funkčních markerů ve velkém měřítku. V této práci představuji svůj osobní podíl na vývoji tviblindi, silného nástroje pro analýzu cytometrických dat zaměřenou na odhalení vývojových trajektorií. tviblindi je balíček napsaný v jazycích R, Python a C++. Poskytuje možnost integrace předchozích vědomostí a datových analýz založených na teorii grafů a algebraické topologii. Nástroj tviblindi je přístupný výzkumníkům v oblasti biologie bez přehledu v informatice a matemat- ice. Jedná se o příspěvek k rostoucímu počtu metod na poli trajectory inference (odhalování vývojových trajektorií) pro single-cell data. Mimoto shrnuji současné poznatky o vývoji T lymfocytů a provádím analýzu souboru dat z lidského thymu a periferní krve pomocí tviblindi a výsledky analýzy hodnotím. 1