Data analysis/de

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

Datenanalyse ist Teil des Lernpfads von Nanopore Wiki. Die Datenanalyse mittels Nanopore-Technologie extrahiert zuverlässige Ereignisse, Merkmale und Schlussfolgerungen aus Rohdaten oder Sequenzierungsresultaten.

Grundlegende Konzepte

• Für die Erkennung von Veränderungen werden Rohdaten häufig als Zeitabläufe dargestellt, die die aktuellen Werte im Verlauf der Zeit zeigen.
• Für die Sequenzierung können Daten in Form von POD5, FAST5, FASTQ, BAM sowie Berichten verwendet werden.
• Die Analyse sollte die wahren Merkmale eines Ereignisses beibehalten und gleichzeitig Störungen, Abweichungen sowie Artefakte reduzieren.
• Die Qualitätskontrolle sollte vor und nach der Extraktion von Funktionen durchgeführt werden.

Analyseworkflow

Schritt	Beschreibung
1	Organisieren Sie Metadaten und Rohdateien.
2	Bewerten Sie die Basislinie (Baseline), den „Rauschen“ (Noise) sowie die Abweichungen (Drift).
3	Filtern oder Trendentfernen ausschließlich mit dokumentierten Parametern.
4	Ereignisse erkennen und Merkmale wie die Blockade Tiefe sowie die Verweilzeit extrahieren.
5	Visualisieren Sie sowohl repräsentative Verläufe als auch Bevölkerungsstatistiken.

Typische Anwendungen

• Einzelmolekülsensorik.
• Reihenfolgenkontrolle der Qualitätskontrolle.
• Methodenvergleich und Fehlerbehebung.

Häufige Fallstricke

• Nur attraktive Beispielspuren werden angezeigt.
• Die Schwellenwerte werden angepasst, bis die erwarteten Ergebnisse erreicht werden.
• Veröffentlichung von Tabellen mit Funktionen, ohne Nachweis der Herkunft der Rohdaten.

Verwandte Seiten

• Ereigniserkennung
• Lärm und Filterung
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Referenzen

• Signalverarbeitung
• Datenanalyse