Cytometrie is een essentiële techniek binnen immunologie- en kankeronderzoek, die inzichten biedt op het individuele cel-niveau voor een relatief lage kost, complementair aan DNA- en RNA-metingen en andere klinische eigenschappen. Recente technologische vooruitgang heeft geleid tot meer geautomatiseerde analyses. Maar wanneer deze toegepast worden op klinische studies, die typisch veel stalen bevatten, gemeten over langere periodes of in verschillende centra, hebben technische batch-effecten vaak een invloed op de modellen. Hoewel recent enkele normalisatie-methodes zijn voorgesteld, is het nog onduidelijk welke het best geschikt zijn in welke gevallen. Ik ga zowel technieken verkennen die het batch-effect vooraf proberen te verwijderen als modellen die claimen dat ze ook goed werken zelfs als er batch-effecten aanwezig zijn. Daarnaast ga ik ook kijken naar gevallen waarbij het onduidelijk is of er wel een batch-effect aanwezig is, en gevallen waarbij andere antilichamen gebruikt zijn bij het opmeten van de data. Ik ga deze methodes toepassen op verschillende datasets, zowel op data die publiek beschikbaar is als data van mijn samenwerkingen met ziekenhuizen. Zo zijn er bij een studie in het UZ Gent over primaire immuundeficiëntie (PID) meer dan 400 stalen gemeten over een periode van 4 jaar en op twee machines. De correcte integratie van deze data met minimale impact van de technische artefacten zal zorgen voor meer betrouwbare modellen die breed ingezet kunnen worden.