先看下面這張圖：
這里的補償其它調的比較大了，但是調到最后，陽性群成了分叉形，部分調不下，一部分信號緊壓0軸?？赡茉?色或4色以下的流式結果中較少見到，但相信做多色流式的你肯定會遇到。原因是什么？問題出在哪里？我們應該如何對待？
國內可能很少有人去深究此問題，然而，我們在2001年流式大牛Mario Roederer發表的文章里面找到了靠譜的答案。
下面的補償可視化模型，概括的就是上圖這種現象。
圖中的黑色虛線是在沒有錯誤的情況下最理想的正確補償分布，也是以前教程中提到的最完美的補償圖形。然而，現實并不會如你所愿，兩種錯誤會使得補償無法變成完美形狀。第一類錯誤就是圖中藍色線所示的光子計數統計學誤差，并且隨著測量強度的平方根增加而增大；第二類錯誤是圖中綠色線所示的測量誤差和對數分級誤差，與測量強度成比例地增加。
這兩類錯誤，向下均漸漸低于自發熒光，最終壓軸，導致補償調節后零軸事件的累積（見圖中紅色區域）。而向上偏離自發熒光（灰色箭頭處開始）的部分，則由溢出效應與兩類誤差之和共同貢獻。
不過Mario說了，這兩類錯誤常出現的是紅光和紅外光激發的通道，所以就像我們文章開頭出現的那幅圖一樣，出現在A700和A750之間。
解決方法
解決方法很簡單。
首先，一定要注重流式分析軟件中提供的中位數，使陰性群和陽性群的中位數一致。
其次，常規的直線形十字門不能用，用如下非直線十字門：
很多時間，答案還是需要積極去尋找和探索，世界上高手很多，多學習、多交流。
參考文獻：
Mario Roederer. Spectral Compensation for Flow Cytometry: Visualization Artifacts, Limitations, and Caveats. Cytometry 45:194–205 (2001)
這里的補償其它調的比較大了，但是調到最后，陽性群成了分叉形，部分調不下，一部分信號緊壓0軸?？赡茉?色或4色以下的流式結果中較少見到，但相信做多色流式的你肯定會遇到。原因是什么？問題出在哪里？我們應該如何對待？
國內可能很少有人去深究此問題，然而，我們在2001年流式大牛Mario Roederer發表的文章里面找到了靠譜的答案。
下面的補償可視化模型，概括的就是上圖這種現象。
圖中的黑色虛線是在沒有錯誤的情況下最理想的正確補償分布，也是以前教程中提到的最完美的補償圖形。然而，現實并不會如你所愿，兩種錯誤會使得補償無法變成完美形狀。第一類錯誤就是圖中藍色線所示的光子計數統計學誤差，并且隨著測量強度的平方根增加而增大；第二類錯誤是圖中綠色線所示的測量誤差和對數分級誤差，與測量強度成比例地增加。
這兩類錯誤，向下均漸漸低于自發熒光，最終壓軸，導致補償調節后零軸事件的累積（見圖中紅色區域）。而向上偏離自發熒光（灰色箭頭處開始）的部分，則由溢出效應與兩類誤差之和共同貢獻。
不過Mario說了，這兩類錯誤常出現的是紅光和紅外光激發的通道，所以就像我們文章開頭出現的那幅圖一樣，出現在A700和A750之間。
解決方法
解決方法很簡單。
首先，一定要注重流式分析軟件中提供的中位數，使陰性群和陽性群的中位數一致。
其次，常規的直線形十字門不能用，用如下非直線十字門：
很多時間，答案還是需要積極去尋找和探索，世界上高手很多，多學習、多交流。
參考文獻：
Mario Roederer. Spectral Compensation for Flow Cytometry: Visualization Artifacts, Limitations, and Caveats. Cytometry 45:194–205 (2001)