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流式中的泊松分布

发布时间:2018-08-06 15:40 |  点击次数:

       我们往往在仪器参数表中能看到关于仪器性能的描述:“achieved a purity of >98% and a yield >80% of Poisson’s expected yield”,中文翻译:“纯度不低于98%,不小于泊松分布期望得率的80%”;那什么是泊松分布?这里为什么会采用泊松分布统计学方法呢?

 »什么是泊松分布? 

首先泊松分布适合描述单位时间内随机事件发生的次数。例如,显微镜下某区域白血球或者以固定的平均瞬时速率随机且独立的出现时,那么这个事件在单位时间内出现的次数近似地服从泊松分布。

 

 »为什么采用泊松分布统计学方法?

要计算得率,通常需要使用流式计数或者血球计数的方法计算分选管内细胞数量。然而,流式计数过程中目标细胞出现在激光检测区的数量有可能是单个细胞,也可能是两个甚至三个黏连细胞;同样,目标细胞被分选和非目标细胞被分选都属于分选过程中的随机概率事件;在血球计数过程中,目标细胞出现在显微镜视野范围内也属于随机概率事件。

 

因此,在理想状态下的流式计数或者血球计数结果都遵循泊松分布统计学规律。当我们在使用得率,回收率等指标评估仪器性能和状态时,往往采用统计学方法计算的结果更具有现实意义。

 

参考文献: Rmax:A systematic approach to evaluate instrument sort performance using center stream catch. Methods 82 (2015) 64–73.