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FuzzyBot: Updating to match new version of source page

2026-07-15T01:28:01Z

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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.]]
	'''Ereigniserkennung''' ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Ereigniserkennung erkennt echte Blockaden oder Signalveränderungen in Nanoporenaufnahmen und extrahiert daraus vergleichbare Merkmale.		'''Ereigniserkennung''' ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Ereigniserkennung erkennt echte Blockaden oder Signalveränderungen in Nanoporenaufnahmen und extrahiert daraus vergleichbare Merkmale.
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	== Grundlegende Konzepte ==		== Grundlegende Konzepte ==
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	* Falschpositive Ergebnisse können auf Störungen („Noise“), Veränderungen in den Messwerten („Drift“), ungenauen Messverfahren („Bubbles“), Verstopfungen von Messvorrichtungen sowie falschen Einstellungen der Analysesoftware zurückzuführen sein.		* Falschpositive Ergebnisse können auf Störungen („Noise“), Veränderungen in den Messwerten („Drift“), ungenauen Messverfahren („Bubbles“), Verstopfungen von Messvorrichtungen sowie falschen Einstellungen der Analysesoftware zurückzuführen sein.

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	== Ablauf zur Erkennung von Ereignissen ==		== Ablauf zur Erkennung von Ereignissen ==
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	\| Exportiere Ereignistabellen und -diagramme zur Überprüfung.		\| Exportiere Ereignistabellen und -diagramme zur Überprüfung.
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	== Typische Anwendungen ==		== Typische Anwendungen ==
	* Quantifizierung der Blockadetiefe und der Verweilzeit.		* Quantifizierung der Blockadetiefe und der Verweilzeit.
	* Vergleich von Proben oder Porenvarianten.		* Vergleich von Proben oder Porenvarianten.
	* Erstellung von Trainingsdaten für Klassifizierungsmodelle.		* Erstellung von Trainingsdaten für Klassifizierungsmodelle.
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	== Häufige Fallstricke ==		== Häufige Fallstricke ==
	* Für Aufnahmen mit starkem Abweichungsbereich wird ein einziges Schwellenwertkriterium verwendet.		* Für Aufnahmen mit starkem Abweichungsbereich wird ein einziges Schwellenwertkriterium verwendet.
	* Es wird versäumt, falsch-positive Ergebnisse bei leeren Kontrollen zu überprüfen.		* Es wird versäumt, falsch-positive Ergebnisse bei leeren Kontrollen zu überprüfen.
	* Automatisierte Ausgaben als korrekt zu betrachten, ohne sie visuell zu überprüfen.		* Automatisierte Ausgaben als korrekt zu betrachten, ohne sie visuell zu überprüfen.
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	== Verwandte Seiten ==		== Verwandte Seiten ==
	* [[Data analysis\|Datenanalyse]]		* [[Data analysis\|Datenanalyse]]
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	* [[Single-molecule detection\|Erkennung einzelner Moleküle]]		* [[Single-molecule detection\|Erkennung einzelner Moleküle]]
	* [[Troubleshooting\|Fehlerbehebung]]		* [[Troubleshooting\|Fehlerbehebung]]
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	== Referenzen ==		== Referenzen ==
	* [https://en.wikipedia.org/wiki/Detection_theory Theorie der Signalerkennung]		* [https://en.wikipedia.org/wiki/Detection_theory Theorie der Signalerkennung]
	* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Signalverarbeitung]		* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Signalverarbeitung]
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			<div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr">
			== Related pages ==
			* [[Data analysis]]
			* [[Noise and filtering]]
			* [[Single-molecule detection]]
			* [[Troubleshooting]]
			</div>

			<div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr">
			== References ==
			* [https://en.wikipedia.org/wiki/Detection_theory Signal detection theory]
			* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Signal processing]
			</div>

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Nano: Fix obsolete file and editorial link targets

2026-07-15T01:15:36Z

Fix obsolete file and editorial link targets

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	~~<div class="mw-translate-fuzzy">~~		[[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.]]
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	'''Ereigniserkennung''' ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Ereigniserkennung erkennt echte Blockaden oder Signalveränderungen in Nanoporenaufnahmen und extrahiert daraus vergleichbare Merkmale.		'''Ereigniserkennung''' ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Ereigniserkennung erkennt echte Blockaden oder Signalveränderungen in Nanoporenaufnahmen und extrahiert daraus vergleichbare Merkmale.
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	== Grundlegende Konzepte ==		== Grundlegende Konzepte ==

FuzzyBot: Updating to match new version of source page

2026-07-02T09:09:58Z

Updating to match new version of source page

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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.]]
	'''Ereigniserkennung''' ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Ereigniserkennung erkennt echte Blockaden oder Signalveränderungen in Nanoporenaufnahmen und extrahiert daraus vergleichbare Merkmale.		'''Ereigniserkennung''' ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Ereigniserkennung erkennt echte Blockaden oder Signalveränderungen in Nanoporenaufnahmen und extrahiert daraus vergleichbare Merkmale.
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	== Grundlegende Konzepte ==		== Grundlegende Konzepte ==

Nano: Machine translation from en via nanopore-translate

2026-06-30T09:46:41Z

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.]]
'''Ereigniserkennung''' ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Ereigniserkennung erkennt echte Blockaden oder Signalveränderungen in Nanoporenaufnahmen und extrahiert daraus vergleichbare Merkmale.

== Grundlegende Konzepte ==
* Die Erkennungsschwellen sollten an den Baseline-Wert sowie die lokale „Störung“ („Noise“) angepasst werden.
* Die Grenzen der Veranstaltungen beeinflussen Metriken wie die Verweilzeit, die Fläche und die Form der betroffenen Bereiche.
* Schwache, sich überschneidende oder mehrstufige Ereignisse benötigen eine sorgfältige Überprüfung.
* Falschpositive Ergebnisse können auf Störungen („Noise“), Veränderungen in den Messwerten („Drift“), ungenauen Messverfahren („Bubbles“), Verstopfungen von Messvorrichtungen sowie falschen Einstellungen der Analysesoftware zurückzuführen sein.

== Ablauf zur Erkennung von Ereignissen ==
{| class="wikitable np-knowledge-table"
! Schritt
! Beschreibung
|-
| 1
| Bezeichnen Sie die experimentellen Phasen sowie die Zeiten für die Hinzufügung von Beispielen.
|-
| 2
| Schätzen Sie den lokalen Baseline-Wert sowie die Störungen („Noise“) ab.
|-
| 3
| Legen Sie Schwellenwerte für Kandidaten sowie Regeln zur Mindestdauer fest.
|-
| 4
| Ereignisse miteinander verschmelzen, aufteilen oder ablehnen, wobei dokumentierte Kriterien angewendet werden.
|-
| 5
| Exportiere Ereignistabellen und -diagramme zur Überprüfung.
|}

== Typische Anwendungen ==
* Quantifizierung der Blockadetiefe und der Verweilzeit.
* Vergleich von Proben oder Porenvarianten.
* Erstellung von Trainingsdaten für Klassifizierungsmodelle.

== Häufige Fallstricke ==
* Für Aufnahmen mit starkem Abweichungsbereich wird ein einziges Schwellenwertkriterium verwendet.
* Es wird versäumt, falsch-positive Ergebnisse bei leeren Kontrollen zu überprüfen.
* Automatisierte Ausgaben als korrekt zu betrachten, ohne sie visuell zu überprüfen.

== Verwandte Seiten ==
* [[Data analysis|Datenanalyse]]
* [[Noise and filtering|Lärm und Filterung]]
* [[Single-molecule detection|Erkennung einzelner Moleküle]]
* [[Troubleshooting|Fehlerbehebung]]

== Referenzen ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Detection_theory Theorie der Signalerkennung]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Signalverarbeitung]

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