Скачать "(4) Flow Cytometry Data Analysis in R: Visualisation"

Обложка аудиозаписи

Подождите немного, мы готовим ссылки для удобного просмотра видео без рекламы и его скачивания.

Предыдущее видео: Ана тілі 1 сабақ Сөйлеу не үшін қажет? 1сынып Следующее видео: Panel Data (Fixed Effects, Random Effects) - R for Economists Moderate 9

0:00

Introduction

1:30

Fixing the autoplot

3:30

Fixing the gate

6:10

Adjusting the gate

7:30

Getting help

9:30

Faceting

13:10

Gridding

Panel Data (Fixed Effects, Random Effects) - R for Economists Moderate 9

Panel Data (Fixed Effects, Random Effects) - R for Economists Moderate 9

Канал: Econometrics, Causality, and Coding with Dr. HK

Ана тілі 1 сабақ Сөйлеу не үшін қажет? 1сынып

Ана тілі 1 сабақ Сөйлеу не үшін қажет? 1сынып

Канал: Айдана Нуралиева

Dia do livro infantil.

Dia do livro infantil.

Канал: Professora Márcia Guerardi

SEM: Latent Interaction Terms

SEM: Latent Interaction Terms

Канал: benR

Russia Sends Its Most Elite Troops to Stop Ukraine’s Advance!

Russia Sends Its Most Elite Troops to Stop Ukraine’s Advance!

Канал: Defense Digest

《中国十大权贵家族》- 马开龄 - 第9章习近平家族[莫寂读书]

《中国十大权贵家族》- 马开龄 - 第9章习近平家族[莫寂读书]

Канал: 莫寂读书 [Moji Reads Through The Wall]

Profil YAPI Bangil 2023

Profil YAPI Bangil 2023

Канал: YAPI BANGIL

Как определить нехватку азота у кабачка?

Как определить нехватку азота у кабачка?

Канал: УМНОЕ ХОЗЯЙСТВО

Анимации в CSS 3. Transition, animation, keyframes.

Анимации в CSS 3. Transition, animation, keyframes.

Канал: Дмитрий Лаврик

Клевер луговой, клевер красный Наш травник

Клевер луговой, клевер красный Наш травник

Канал: Мастерская Павленко

Flow cytometry

Rstats

flowCore

ggcyto

00:00:01

здравствуйте и добро пожаловать на краткое

00:00:03

введение в то, как анализировать

00:00:05

данные проточной цитометрии. В

00:00:07

этом эпизоде речь идет о gg-cyto. gt-cyto

00:00:10

используется для визуализации данных проточной цитометрии,

00:00:13

поэтому ранее мы рассматривали использование автографика

00:00:17

и некоторых инструментов быстрого построения графиков, но теперь

00:00:19

мы посмотрю, как мы можем

00:00:21

лучше контролировать визуальную

00:00:22

визуализацию, поэтому я загрузил те же

00:00:25

данные, что и раньше,

00:00:27

и сейчас мы быстро их рассмотрим,

00:00:29

поэтому я

00:00:30

использовал код из другого видео,

00:00:35

и теперь мы просто бегло просматриваем его,

00:00:37

чтобы подтвердить, что это такое,

00:00:40

чтобы мы могли видеть, что это набор из девяти

00:00:42

экспериментов. Я взял первые девять

00:00:43

файлов

00:00:46

из полного набора репозитория f4 fcmzv, то есть,

00:00:52

я думаю, это flowcap3 я могу использовать

00:00:56

fs apply и посмотреть имена файлов,

00:01:01

я могу посмотреть имена столбцов, то есть

00:01:03

правила этажа,

00:01:04

я вижу, что их 12,

00:01:07

и я могу посмотреть иерархию шлюзов, которую

00:01:09

я создал

00:01:11

только здесь, так что это то же самое, что и мы сделал

00:01:14

на днях,

00:01:15

и мы можем посмотреть выходные данные автографика,

00:01:18

так что это просто использование настроек по умолчанию,

00:01:21

и мы покажем, что внешняя сторона рассеивает

00:01:24

одинарный строб, и

00:01:26

гм было 50 против p Техасский красный,

00:01:32

так что одна из проблем с Автоматический график

00:01:34

заключается в том, что у вас нет никакого контроля над тем,

00:01:35

где находятся метки

00:01:36

при масштабировании, или

00:01:40

над макетом в целом, он просто создает

00:01:42

быстрый график, который вы можете видеть над моей

00:01:44

головой,

00:01:45

поэтому давайте сначала исправим этот график, чтобы

00:01:47

мы хотим исправить масштабирование,

00:01:49

и мы хотим добавить имена вентилей, и мы,

00:01:52

вероятно, захотим настроить позиции

00:01:53

вентилей,

00:01:55

поэтому для этого мы будем использовать ggcyto,

00:01:58

прежде чем мы начнем с ggcyto,

00:02:00

я должен отметить, что вам нужно

00:02:02

найти ggplot Итак, ggcyto

00:02:04

- это программа визуализации, основанная

00:02:07

на другой программе визуализации,

00:02:08

называемой ggplot2, теперь

00:02:12

график gg 2 очень полезен, очень мощный,

00:02:15

и вы не получите многого от gg цито

00:02:17

с программой для плюсовой температуры,

00:02:18

не понимая, как

00:02:20

проще всего работает график 2 gd способ сделать это -

00:02:25

просто использовать учебники по ggplot2 в Google,

00:02:30

и вы, к сожалению, увидите

00:02:33

множество этих руководств,

00:02:39

я думаю, что моя работа на этом и закончится,

00:02:42

поэтому, если мы перейдем на tidyburst, который является

00:02:44

его официальной веб-страницей, я предполагаю, что

00:02:48

это дает вам некоторые базовые возможности использования и

00:02:51

некоторые моменты обучения, гм, первый из них

00:02:54

очень хорош,

00:02:56

он проходит через Интернет или

00:02:58

книгу,

00:03:00

и вы можете использовать некоторые данные по умолчанию, загруженные

00:03:02

в r, и научить вас, как строить

00:03:05

точечные графики, как менять точки, как

00:03:10

снова менять цвета если вы вернетесь в Google, там есть

00:03:12

много других, включая

00:03:14

полный курс, и я бы посоветовал

00:03:17

просмотреть это, если вы хотите выполнить какую-либо

00:03:18

визуализацию данных, и все, что

00:03:20

вам нужно знать, как использовать

00:03:22

ggplot2,

00:03:25

хорошо, давайте представим, что вы посмотрели

00:03:27

ggplot2,

00:03:30

и теперь мы собираемся взглянуть на gigicyto,

00:03:32

поэтому мы хотим исправить этот график, который у меня над

00:03:35

головой,

00:03:37

чтобы номенклатура способа использования

00:03:40

gigicyto была такой же, как и у 3D-графика,

00:03:43

и поэтому мы будем называть наши графики p

00:03:46

we собираемся загрузить

00:03:47

gg цито, вместо этого мы собираемся загрузить наш гейт,

00:03:50

который называется auto gs, поэтому я

00:03:52

смотрю на строку 16, здесь

00:03:54

aes означает эстетику, и это

00:03:57

то, что нам нужно, графики, которые мы хотим построить по

00:03:58

оси x, как

00:04:00

x соответствует области c, ось y — это красная область XP, Техас

00:04:04

, а подмножество — синглеты,

00:04:08

поэтому нажмите Ctrl, введите, он загружается, вы

00:04:11

ничего не видите,

00:04:12

если я наберу p, вы сможете

00:04:15

увидеть, что будет произведено, а это просто

00:04:17

пустое место. график,

00:04:18

потому что я только что создал пустой горшок,

00:04:19

я не просил его помещать в него какие-либо данные,

00:04:21

поэтому я буду добавлять геометрические

00:04:26

шестнадцатеричные точки, а биннинг равен 256, что очень

00:04:29

похоже на то, что мы делаем с графиком порядка,

00:04:33

и снова, если я перейди к p сейчас я посмотрю, что

00:04:35

теперь у меня есть

00:04:38

очень хорошие данные,

00:04:42

я могу добавить некоторые данные, поэтому я использую

00:04:46

набор геометрических ворот, чтобы получить пути населения с четырех

00:04:49

по семь,

00:04:50

поэтому я знаю, что это четыре-семь из-за того,

00:04:52

что мы сделали ранее

00:04:53

последнее последнее видео и

00:04:56

геометрические ворота - это способ

00:04:59

поиска ворот по высоте gg,

00:05:01

поэтому я это сделал, и теперь, если я нажму p, я

00:05:03

надеюсь, что ворота будут выглядеть

00:05:07

фантастически, и я хочу добавить некоторую

00:05:10

статистику, поэтому я получил геометрическую

00:05:12

статистику,

00:05:13

снова получаю пути, выбираю

00:05:16

процент

00:05:17

и имя вентиля и делаю эту

00:05:20

корректировку, поэтому давайте на

00:05:21

данный момент удалим эту корректировку

00:05:26

и снова посмотрим на p,

00:05:32

и теперь у нас есть процентные ворота

00:05:35

с этими процентами на воротах

00:05:36

это фантастика,

00:05:38

было бы неплохо немного переместить их,

00:05:40

чтобы я мог прочитать эту настройку,

00:05:43

чтобы у нас были координаты xy, и мы

00:05:45

могли бы подталкивать их влево и вправо

00:05:47

так, как нам нужно, так что давайте посмотрим, что это

00:05:50

делает, теперь это на самом деле собираюсь сделать

00:05:51

наложение наложения,

00:05:53

потому что я повторно применил его к тому же

00:05:55

сюжету, поэтому я собираюсь получить

00:05:57

несколько попаданий, что не идеально, поэтому я

00:05:59

могу начать снова, просто поднявшись к

00:06:00

верхнему элементу

00:06:04

ctrl, введите ctrl, введите элемент управления введите

00:06:06

управление, введите,

00:06:08

и мы сможем посмотреть на p, и ворота - это,

00:06:11

э-э, метки ворот в немного более

00:06:13

разумном месте,

00:06:15

я вполне доволен тем, что вы можете

00:06:16

тратить вечность на их настройку, и вы

00:06:18

более чем можете это сделать,

00:06:21

поэтому этот график не Выглядит не так уж плохо,

00:06:24

но масштабирование могло бы быть

00:06:28

хуже,

00:06:29

поэтому для настройки масштабирования используйте что-то,

00:06:31

называемое моими полномочиями, это мои параметры,

00:06:33

поэтому вы можете использовать набор цитопараметров gt и

00:06:36

выбирать пределы x и y,

00:06:38

чтобы ограничения были в настоящее время три и

00:06:40

пять для y и три и пять

00:06:42

для x,

00:06:46

что, честно говоря, мне кажется довольно

00:06:48

хорошим,

00:06:49

поэтому, если я попробую это, я создаю

00:06:51

переменную, называемую моими полномочиями,

00:06:52

а затем применю свои полномочия к p,

00:06:57

они смогут снова загрузить p и, надеюсь,

00:06:59

мы увидим там немного другую форму,

00:07:01

может быть, сейчас это слишком много,

00:07:04

но, как вы видели на примере автоматического построения графиков, это

00:07:07

может быть очень неправильно,

00:07:08

поэтому на это следует обратить внимание,

00:07:11

а метки ужасны,

00:07:12

потому что они наши безопасные

00:07:16

типы имен, в которых есть точки, пробелы и косые

00:07:18

черты,

00:07:19

поэтому я просто переименую их, поэтому я

00:07:20

буду использовать p plus labs

00:07:23

x = 84 y cd3,

00:07:27

я загружу его снова, а затем мы получил

00:07:30

хороший хороший сюжет, если вам нужна

00:07:33

помощь

00:07:34

или помощь, то же самое верно для

00:07:37

всего, что вам

00:07:38

нужно, введите вопросительный знак

00:07:41

и введите тип gdplot или извините

00:07:44

gdcito,

00:07:46

я слишком много говорил о gdpr,

00:07:50

и вы Справа я получу файл справки.

00:07:52

Я говорю о том, как

00:07:54

работает GT Cyto, пример

00:07:58

кода mr, и, конечно же, вы можете пойти

00:08:01

в Интернет

00:08:03

и ввести заголовок gg,

00:08:06

и вы будете перенаправлены на

00:08:08

страницу биокондуктора,

00:08:10

поэтому github и вы найдете

00:08:13

много полезного, на

00:08:14

самом деле это было перенесено в нечто,

00:08:16

называемое цитоверсом,

00:08:19

которое было настроено, чтобы поддерживать

00:08:22

согласованность между многими, хотя и

00:08:24

более популярными пакетами цитирования цветов,

00:08:27

и поэтому, если вы придете сюда, вы можете перейти к

00:08:28

примеры

00:08:31

ggcyto, и у вас есть много файлов справки,

00:08:40

и вы можете прокрутить вниз и посмотреть

00:08:42

различные способы взаимодействия с ggcyto,

00:08:45

но мы продолжим сами,

00:08:48

поэтому у нас здесь был один график,

00:08:52

если мы хотим сделать что-то похожее на auto

00:08:54

и имеем все графики,

00:08:55

мы можем просто удалить подмножество, поэтому мы

00:08:58

просматривали только один файл,

00:09:00

мы можем сделать то же самое, но в этом случае со всем

00:09:03

набором потоков или набором стробирования,

00:09:09

и мы должны получить хорошее многографическое

00:09:14

изображение со всеми типы, так что, как вы видите,

00:09:17

сейчас некоторый беспорядок, поэтому нам нужно

00:09:20

что-то изменить, чтобы мы могли изменить

00:09:21

размер шрифта и расположение,

00:09:23

или мы всегда могли бы просто

00:09:26

увеличить график в целом и выглядеть немного

00:09:27

лучше,

00:09:32

но есть много мощности и много

00:09:33

гибкости, и

00:09:35

что вам нужно сделать, это просмотреть

00:09:36

файлы справки и узнать

00:09:38

все, что вы можете сделать,

00:09:40

например, изменить цвета, изменить

00:09:41

плотность,

00:09:42

изменить ось, изменить заголовки

00:09:47

и один из то, что вы можете сделать, - это

00:09:49

то, что называется FaceTime, поэтому

00:09:50

фасетирование - это способ разделения

00:09:54

ваших графиков

00:09:55

или ваших данных на подкатегории в целом, и это

00:09:58

касается того, что называется фенольными

00:09:59

данными, поэтому фенотип - это

00:10:01

какой-то дополнительный бит данных в

00:10:04

ядре потока на набор полов, поэтому, если я введу

00:10:07

данные p и auto gs auto gsb в свой

00:10:10

набор шлюзов, я увижу, что мои фено-данные

00:10:13

на самом деле пусты, все, что у них есть, внизу

00:10:14

слева, вот имена файлов,

00:10:18

однако при загрузке из

00:10:21

репозитория потока также есть csv,

00:10:23

этот файл csv содержит много

00:10:25

полезной информации, такой как

00:10:27

пациент и лечение, поэтому я

00:10:29

собираюсь загрузить этот файл csv, чтобы у меня был файл

00:10:32

csv, прочитайте csv, и это файл csv

00:10:36

из репозитория потока,

00:10:40

и если мы можем посмотреть файл csv,

00:10:45

и мы видим, что у нас есть имя файла,

00:10:48

группа лечения и то, что они

00:10:50

ищут, и они сказали, что это из

00:10:51

floccaps3, как я уже сказал,

00:10:53

и что нам нужно сделать, это

00:10:54

объединить наш фенотип

00:10:56

данные в потоке, установленном в файле csv,

00:11:01

поэтому для этого мы используем команду слияния.

00:11:03

Команда слияния — это просто

00:11:05

команда r по умолчанию, и вы можете найти

00:11:08

инструкции в файле справки по

00:11:14

слиянию двух кадров данных, поэтому мы

00:11:17

делаем следующее: мы собираемся объединить

00:11:18

наши окончательные данные из нашего набора шлюзов с

00:11:22

файлом csv,

00:11:23

мы собираемся объединить их, используя имя

00:11:25

и имя файла fcs,

00:11:27

чтобы имя файла fss было из

00:11:31

набора потоков, а имя - из

00:11:35

панели cs3, ох на самом деле все наоборот,

00:11:39

поэтому теперь я создам что-то, называемое новыми

00:11:40

данными, и если я открою, то

00:11:44

это будут только мои девять файлов, теперь у нас есть

00:11:47

связанные с ними методы лечения,

00:11:48

примерное описание имени пациента, которое я

00:11:50

предполагаю,

00:11:51

и характеристика, которая является всем часть

00:11:52

обучающего набора,

00:11:55

есть одно предостережение: для

00:11:58

женских данных

00:11:59

имена ролей должны совпадать с именем

00:12:01

файла fcs,

00:12:03

поэтому, когда вы выполняете слияние, оно на самом деле

00:12:05

еще не удаляет эти необработанные данные

00:12:07

без данных имени, поэтому нам придется применить его

00:12:09

снова, используя эту команду имен строк,

00:12:11

а затем мы сообщим,

00:12:15

что наши ворота, за исключением данных фенотипа,

00:12:17

должны быть этим новым

00:12:19

набором данных, который мы создали, или

00:12:22

фреймом данных, извините,

00:12:25

и вот мы идем, и теперь у нас есть получили

00:12:27

данные фенотипирования с

00:12:29

именем файла, лечением и описанием образца,

00:12:32

и это действительно полезно, потому что это

00:12:34

означает, что мы можем начать классифицировать наши

00:12:35

графики по категориям,

00:12:36

поэтому здесь я создаю графики под названием pt, используя

00:12:39

gdcyto,

00:12:40

поэтому я просто собираюсь сделать cd4 и cd8 и

00:12:42

синглеты

00:12:46

я создам геометрический шестиугольник точно так

00:12:48

же, как и раньше,

00:12:50

и я собираюсь выбрать свои

00:12:51

параметры, которые, как я знаю, подойдут для этого,

00:12:54

но то, что я собираюсь сделать сейчас, это

00:12:56

то, что называется фасетной сеткой,

00:12:57

поэтому я собираюсь построить график мои графики

00:13:00

лечения образца по сравнению с описанием образца,

00:13:05

и вы увидите, насколько это полезно через

00:13:06

секунду,

00:13:12

и вот у нас есть мои девять графиков, мой

00:13:15

CD4 против CD3,

00:13:17

но здесь у меня есть

00:13:20

описание образца, которое, вероятно, представляет собой

00:13:21

пациента и лечение или

00:13:25

какой ген они ищут, я

00:13:27

не знаю многого об этих данных,

00:13:28

как вы, вероятно, можете сказать,

00:13:30

но это может быть очень полезно, потому что вы

00:13:32

можете представить, что у вас есть лечение против

00:13:34

пациента или респондента против

00:13:36

не ответившего

00:13:37

или клетки тип против гена,

00:13:40

и таким образом вы можете очень хорошо

00:13:43

визуализировать свои данные,

00:13:44

и, конечно, вы можете затем добавить к

00:13:45

ним элементы и статистику, и вы найдете

00:13:48

это очень полезным, но вам просто нужно поработать, чтобы

00:13:50

убедиться, что у вас есть что-то хорошее

00:13:52

гм, аннотированные данные, чтобы начать с

00:13:56

очень быстрого взгляда на обратное ворота, так вот

00:13:59

как вы наносите красивый цвет

00:14:01

поверх другого графика, чтобы показать

00:14:03

ворота, поэтому мы снова назовем этот сидр p3 gg

00:14:06

cd3 вместо cd4,

00:14:08

и подмножество является корневым Итак, с gigi Cyto

00:14:10

с набором гатлинга у вас всегда должны

00:14:12

быть

00:14:13

ворота, и это корень, это

00:14:15

верхние ворота, это снова без ворот

00:14:19

и геометрический шестигранник, потому что это выглядит

00:14:21

хорошо, но я собираюсь сделать 128

00:14:23

контактов для никаких особых ограничений

00:14:26

снова нет, я знаю, что это работает,

00:14:29

и я собираюсь сделать что-то под названием

00:14:31

949 геометрическое наложение,

00:14:34

поэтому я собираюсь наложить свои cd3 и cd4

00:14:36

плюс

00:14:37

плюс гейт, и это мои ворота из моего

00:14:39

набора гейтов,

00:14:41

и я хочу наложение с точками размером

00:14:43

0,01

00:14:45

и альфа, которая представляет собой непрозрачность или

00:14:46

прозрачность при значении 0,05,

00:14:49

и оранжевым цветом, если вы американец,

00:14:52

вы более чем можете избавиться от буквы «

00:14:53

u»,

00:14:54

и вы, вероятно, захотите

00:14:56

альфа, эта непрозрачность должна быть довольно

00:14:58

низкой, и чтобы вы могли видеть плотность

00:15:00

под ней,

00:15:02

на моем компьютере это займет некоторое время,

00:15:06

я не уверен, почему, так что давайте просто перемотаем

00:15:08

видео вперед,

00:15:11

хорошо, вы можете увидеть то, что

00:15:12

появилось выше моя голова сейчас - это

00:15:14

милые маленькие оранжевые задние ворота на

00:15:17

CD4 и, э-э, CD

00:15:19

три положительных населения на моей

00:15:21

платформе ранее,

00:15:23

хм, и очевидно, что

00:15:24

в названии gtg гораздо больше сложности, чем просто

00:15:26

выполнение этих

00:15:27

простых сюжетов, хм, и сила в том, что вы можете

00:15:30

сделайте это за тысячи итераций

00:15:32

и создайте очень согласованные типы графиков,

00:15:36

если вы хотите их экспортировать,

00:15:38

вы можете просто использовать эту команду под названием

00:15:39

ggsave,

00:15:41

поэтому я собираюсь сохранить gg save один график,

00:15:44

и мы используем p2, который мы сделал

00:15:46

ранее, это изображение девятигранного сюжета,

00:15:51

и если я перейду к своим файлам,

00:15:55

я смогу загрузить верхний,

00:15:58

а затем увидеть тот, который я сохранил

00:16:02

для помощи, как всегда, вы можете использовать

00:16:05

вопросительный знак gtc,

00:16:06

и вы поймете, что можете измените

00:16:07

dpi, размер, типы файлов,

00:16:10

гм, и, конечно, вы всегда можете запустить это

00:16:12

в циклах

00:16:14

и циклах по умолчанию для функций, и чтобы

00:16:16

вы могли

00:16:17

делать это снова и снова, я настоятельно

00:16:20

рекомендую выполнить учебник по графику gg, а затем

00:16:24

просмотреть файлы справки для Джиджи

00:16:25

Сатурн,

00:16:27

хорошо, спасибо, я надеюсь, что это

00:16:29

помогло, и

00:16:30

я с нетерпением жду встречи с тобой снова в ближайшее время, до

00:16:33

свидания

Описание:

This video will cover creating plots using ggcyto and will briefly discuss metadata and pData. R Script: https://github.com/hally166/Cytometry-R-scripts/blob/master/ggcyto_tutorial.R Data used: https://flowrepository.org/id/FR-FCM-ZZZV ggcyto: https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ggcyto.html ggplot2: https://ggplot2.tidyverse.org/ Cytoverse: https://cytoverse.org/ https://www.babraham.ac.uk/science-facilities/flow-cytometry

Готовим варианты загрузки

Популярные

HD видео

Только звук

Все форматы

* — Если видео проигрывается в новой вкладке, перейдите в неё, а затем кликните по видео правой кнопкой мыши и выберите пункт "Сохранить видео как..."

** — Ссылка предназначенная для онлайн воспроизведения в специализированных плеерах

Вопросы о скачивании видео

Как можно скачать видео "(4) Flow Cytometry Data Analysis in R: Visualisation"?

Сайт http://unidownloader.com/ — лучший способ скачать видео или отдельно аудиодорожку, если хочется обойтись без установки программ и расширений. Расширение UDL Helper — удобная кнопка, которая органично встраивается на сайты YouTube, Instagram и OK.ru для быстрого скачивания контента.
Программа UDL Client (для Windows) — самое мощное решение, поддерживающее более 900 сайтов, социальных сетей и видеохостингов, а также любое качество видео, которое доступно в источнике.
UDL Lite — представляет собой удобный доступ к сайту с мобильного устройства. С его помощью вы можете легко скачивать видео прямо на смартфон.

Какой формат видео "(4) Flow Cytometry Data Analysis in R: Visualisation" выбрать?

Наилучшее качество имеют форматы FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) и 8K (4320p). Чем больше разрешение вашего экрана, тем выше должно быть качество видео. Однако следует учесть и другие факторы: скорость скачивания, количество свободного места, а также производительность устройства при воспроизведении.

Почему компьютер зависает при загрузке видео "(4) Flow Cytometry Data Analysis in R: Visualisation"?

Полностью зависать браузер/компьютер не должен! Если это произошло, просьба сообщить об этом, указав ссылку на видео. Иногда видео нельзя скачать напрямую в подходящем формате, поэтому мы добавили возможность конвертации файла в нужный формат. В отдельных случаях этот процесс может активно использовать ресурсы компьютера.

Как скачать видео "(4) Flow Cytometry Data Analysis in R: Visualisation" на телефон?

Вы можете скачать видео на свой смартфон с помощью сайта или pwa-приложения UDL Lite. Также есть возможность отправить ссылку на скачивание через QR-код с помощью расширения UDL Helper.

Как скачать аудиодорожку (музыку) в MP3 "(4) Flow Cytometry Data Analysis in R: Visualisation"?

Самый удобный способ — воспользоваться программой UDL Client, которая поддерживает конвертацию видео в формат MP3. В некоторых случаях MP3 можно скачать и через расширение UDL Helper.

Как сохранить кадр из видео "(4) Flow Cytometry Data Analysis in R: Visualisation"?

Эта функция доступна в расширении UDL Helper. Убедитесь, что в настройках отмечен пункт «Отображать кнопку сохранения скриншота из видео». В правом нижнем углу плеера левее иконки «Настройки» должна появиться иконка камеры, по нажатию на которую текущий кадр из видео будет сохранён на ваш компьютер в формате JPEG.

Сколько это всё стоит?

Нисколько. Наши сервисы абсолютно бесплатны для всех пользователей. Здесь нет PRO подписок, нет ограничений на количество или максимальную длину скачиваемого видео.