Data analysis/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.

Análisis de datos forma parte de la ruta de aprendizaje de Nanopore Wiki. El análisis de datos de Nanopore extrae eventos, características y conclusiones fiables a partir de trazas de corriente brutas o resultados de secuenciación.

Conceptos básicos

• Para el procesamiento de datos, los datos brutos suelen ser representados como trazas que indican el valor de un parámetro en función del tiempo.
• Para el secuenciamiento, los datos pueden incluir formatos como POD5, FAST5, FASTQ, BAM y reportes.
• El análisis debe preservar las características reales de los eventos, al mismo tiempo que controla el ruido, las desviaciones y los artefactos (errores o distorsiones en los datos).
• Se debe realizar un control de calidad antes y después de la extracción de funciones (features).

Flujo de trabajo de análisis

Paso	Descripción
1	Organiza los metadatos y los archivos en bruto.
2	Evaluación del nivel base, el ruido y las variaciones (drift).
3	Solo filtre o elimine tendencias (detrend) utilizando parámetros documentados.
4	Detectar eventos y extraer características como la profundidad del bloqueo y el tiempo de permanencia.
5	Visualiza tanto las trazas representativas como las estadísticas demográficas.

Aplicaciones típicas

• Detección de moléculas individuales.
• Control de calidad de secuenciación.
• Comparación de métodos y resolución de problemas.

Peligros comunes

• Mostrando solo ejemplos de trazas atractivas.
• Cambiar los umbrales hasta que aparezcan los resultados esperados.
• Publicar tablas de características sin aclarar la procedencia de los datos brutos.

Páginas relacionadas

• Detección de eventos
• Ruido y filtrado
• Bioinformática
• Flujos de trabajo experimentales

Referencias

• Procesamiento de señales
• Análisis de datos