Event detection/es

File:Detection pics scipy signal find peaks.svg

Peak or event detection concepts support nanopore signal analysis. Source: Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

La detección de eventos forma parte de la ruta de aprendizaje de Nanopore Wiki. La detección de eventos identifica bloqueos reales o cambios en las señales en las grabaciones de nanoporos y extrae características comparables de ellas.

Conceptos básicos

• Los umbrales de detección deben estar relacionados con el ruido de base y el ruido local.
• Los límites del evento afectan las métricas de tiempo de permanencia, área y forma.
• Los eventos débiles, que se superponen o que son de múltiples niveles requieren una validación cuidadosa.
• Los falsos positivos pueden surgir debido al ruido, a la desviación en los datos, a errores en los análisis, a la obstrucción de los sistemas y a las configuraciones incorrectas de los mismos.

Flujo de trabajo de detección de eventos

Paso	Descripción
1	Anotar las fases experimentales y los tiempos de adición de muestras.
2	Estime el valor base local y el ruido (o las perturbaciones no deseadas).
3	Establezca umbrales para los candidatos y reglas de duración mínima.
4	Fusionar, dividir o rechazar eventos utilizando criterios documentados.
5	Exportar tablas y gráficos de eventos para su revisión.

Aplicaciones típicas

• Cuantificación de la profundidad del bloqueo y el tiempo de permanencia.
• Comparación de muestras o variantes de poros.
• Construcción de datos de entrenamiento para modelos de clasificación.

Peligros comunes

• Usar un umbral único para las grabaciones con una gran desviación (drift).
• No se están probando los casos de falsos positivos en los controles vacíos.
• Tratar la salida automatizada como correcta sin una revisión visual.

Páginas relacionadas

• Análisis de datos
• Ruido y filtrado
• Detección de moléculas individuales
• Resolución de problemas

Referencias

• Teoría de detección de señales
• Procesamiento de señales