Datenanalyse
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.