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2026-07-15T01:29:52Z

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	[[File:Patch_clamp_schematic_1.png\|thumb\|right\|320px\|Peak or event detection concepts support nanopore signal analysis. Source: Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.]]		[[File:Patch_clamp_schematic_1.png\|thumb\|right\|320px\|Peak or event detection concepts support nanopore signal analysis. Source: Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.]]
	'''データ分析'''は、Nanopore Wikiの学習パスの一部です。Nanoporeデータ分析とは、原始的な電流トレースやシーケンシング出力から信頼性の高いイベント、特徴、および結論を抽出するプロセスです。		'''データ分析'''は、Nanopore Wikiの学習パスの一部です。Nanoporeデータ分析とは、原始的な電流トレースやシーケンシング出力から信頼性の高いイベント、特徴、および結論を抽出するプロセスです。
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	== コアコンセプト ==		== コアコンセプト ==
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	* 機能抽出の前後に品質管理を行うべきです。		* 機能抽出の前後に品質管理を行うべきです。

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	== 分析ワークフロー ==		== 分析ワークフロー ==
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	\| 代表的なトレースデータと人口統計の両方を視覚化します。		\| 代表的なトレースデータと人口統計の両方を視覚化します。
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	== 典型的な応用例 ==		== 典型的な応用例 ==
	* 単一分子センシング		* 単一分子センシング
	* シーケンシング品質管理（Sequencing Quality Control）		* シーケンシング品質管理（Sequencing Quality Control）
	* メソッドの比較とトラブルシューティング		* メソッドの比較とトラブルシューティング
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	== よくある落とし穴 ==		== よくある落とし穴 ==
	* 魅力的な例のトレースのみを表示します。		* 魅力的な例のトレースのみを表示します。
	* 期待される結果が出るまで、閾値を調整し続けます。		* 期待される結果が出るまで、閾値を調整し続けます。
	* 生データの出典が確認されていない状態でフィーチャーテーブルを公開する。		* 生データの出典が確認されていない状態でフィーチャーテーブルを公開する。
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	== 関連ページ ==		== 関連ページ ==
	* [[Event detection\|イベント検出]]		* [[Event detection\|イベント検出]]
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	* [[Bioinformatics\|バイオインフォマティクス]]		* [[Bioinformatics\|バイオインフォマティクス]]
	* [[Experimental workflows\|実験的なワークフロー]]		* [[Experimental workflows\|実験的なワークフロー]]
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	== 参考文献 ==		== 参考文献 ==
	* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing 信号処理]		* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing 信号処理]
	* [https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis データ分析]		* [https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis データ分析]
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			== Related pages ==
			* [[Event detection]]
			* [[Noise and filtering]]
			* [[Bioinformatics]]
			* [[Experimental workflows]]
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			== References ==
			* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Signal processing]
			* [https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis Data analysis]
			</div>

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Nano: Fix obsolete file and editorial link targets

2026-07-15T01:08:58Z

Fix obsolete file and editorial link targets

← Older revision		Revision as of 09:08, 15 July 2026
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	[[File:~~Detection pics scipy signal find peaks~~.~~svg~~\|thumb\|right\|320px\|Peak or event detection concepts support nanopore signal analysis. Source: Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.]]
	'''データ分析'''は、Nanopore Wikiの学習パスの一部です。Nanoporeデータ分析とは、原始的な電流トレースやシーケンシング出力から信頼性の高いイベント、特徴、および結論を抽出するプロセスです。		'''データ分析'''は、Nanopore Wikiの学習パスの一部です。Nanoporeデータ分析とは、原始的な電流トレースやシーケンシング出力から信頼性の高いイベント、特徴、および結論を抽出するプロセスです。
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	== コアコンセプト ==		== コアコンセプト ==

FuzzyBot: Updating to match new version of source page

2026-07-02T09:30:48Z

Updating to match new version of source page

← Older revision		Revision as of 17:30, 2 July 2026
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	[[File:Detection pics scipy signal find peaks.svg\|thumb\|right\|320px\|Peak or event detection concepts support nanopore signal analysis. Source: Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.]]		[[File:Detection pics scipy signal find peaks.svg\|thumb\|right\|320px\|Peak or event detection concepts support nanopore signal analysis. Source: Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.]]
	'''データ分析'''は、Nanopore Wikiの学習パスの一部です。Nanoporeデータ分析とは、原始的な電流トレースやシーケンシング出力から信頼性の高いイベント、特徴、および結論を抽出するプロセスです。		'''データ分析'''は、Nanopore Wikiの学習パスの一部です。Nanoporeデータ分析とは、原始的な電流トレースやシーケンシング出力から信頼性の高いイベント、特徴、および結論を抽出するプロセスです。
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	== コアコンセプト ==		== コアコンセプト ==

Nano: Machine translation from en via nanopore-translate

2026-06-30T09:36:30Z

Machine translation from en via nanopore-translate

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[[File:Detection pics scipy signal find peaks.svg|thumb|right|320px|Peak or event detection concepts support nanopore signal analysis. Source: Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.]]
'''データ分析'''は、Nanopore Wikiの学習パスの一部です。Nanoporeデータ分析とは、原始的な電流トレースやシーケンシング出力から信頼性の高いイベント、特徴、および結論を抽出するプロセスです。

== コアコンセプト ==
* センシングにおいて、原始データは多くの場合、「現在の値と時間の関係」を示すトレースとして扱われる。
* 配列化のために、データにはPOD5、FAST5、FASTQ、BAM、およびレポートが含まれる場合があります。
* 分析では、ノイズ、ドリフト、およびアーティファクトを抑えつつ、イベントの本来の特徴を正確に保持する必要がある。
* 機能抽出の前後に品質管理を行うべきです。

== 分析ワークフロー ==
{| class="wikitable np-knowledge-table"
! ステップ
! 説明
|-
| 1
| メタデータと原始ファイルを整理してください。
|-
| 2
| ベースライン、ノイズ、およびドリフトを評価する。
|-
| 3
| ドキュメント化されているパラメータのみを使用してフィルタリングまたはトレンド除去を行ってください。
|-
| 4
| イベントを検出し、ブロックの深さや滞在時間などの特徴を抽出する。
|-
| 5
| 代表的なトレースデータと人口統計の両方を視覚化します。
|}

== 典型的な応用例 ==
* 単一分子センシング
* シーケンシング品質管理（Sequencing Quality Control）
* メソッドの比較とトラブルシューティング

== よくある落とし穴 ==
* 魅力的な例のトレースのみを表示します。
* 期待される結果が出るまで、閾値を調整し続けます。
* 生データの出典が確認されていない状態でフィーチャーテーブルを公開する。

== 関連ページ ==
* [[Event detection|イベント検出]]
* [[Noise and filtering|ノイズとフィルタリング]]
* [[Bioinformatics|バイオインフォマティクス]]
* [[Experimental workflows|実験的なワークフロー]]

== 参考文献 ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing 信号処理]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis データ分析]

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