Análisis de datos
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.