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Event detection/es: Difference between revisions

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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: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.]]
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.
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.
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* 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.
* 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.


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== Flujo de trabajo de detección de eventos ==
== Flujo de trabajo de detección de eventos ==
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| Exportar tablas y gráficos de eventos para su revisión.
| Exportar tablas y gráficos de eventos para su revisión.
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== Aplicaciones típicas ==
== Aplicaciones típicas ==
* Cuantificación de la profundidad del bloqueo y el tiempo de permanencia.
* Cuantificación de la profundidad del bloqueo y el tiempo de permanencia.
* Comparación de muestras o variantes de poros.
* Comparación de muestras o variantes de poros.
* Construcción de datos de entrenamiento para modelos de clasificación.
* Construcción de datos de entrenamiento para modelos de clasificación.
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== '''Peligros comunes''' ==
== '''Peligros comunes''' ==
* Usar un umbral único para las grabaciones con una gran desviación (drift).
* 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.
* No se están probando los casos de falsos positivos en los controles vacíos.
* Tratar la salida automatizada como correcta sin una revisión visual.
* Tratar la salida automatizada como correcta sin una revisión visual.
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== Páginas relacionadas ==
== Páginas relacionadas ==
* [[Data analysis|Análisis de datos]]
* [[Data analysis|Análisis de datos]]
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* [[Single-molecule detection|Detección de moléculas individuales]]
* [[Single-molecule detection|Detección de moléculas individuales]]
* [[Troubleshooting|Resolución de problemas]]
* [[Troubleshooting|Resolución de problemas]]
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== Referencias ==
== Referencias ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Detection_theory Teoría de detección de señales]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Detection_theory Teoría de detección de señales]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Procesamiento de señales]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Procesamiento de señales]
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== Related pages ==
* [[Data analysis]]
* [[Noise and filtering]]
* [[Single-molecule detection]]
* [[Troubleshooting]]
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== References ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Detection_theory Signal detection theory]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing Signal processing]
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Revision as of 09:27, 15 July 2026

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.