Analisis y control de calidad fp

Elaboración de gráficos de control con SPSS

ResumenActualmente hay un aumento explosivo de los proyectos de secuenciación de nueva generación (NGS) y conjuntos de datos relacionados, que tienen que ser procesados por procedimientos de control de calidad (QC) antes de que puedan ser utilizados para el análisis ómico. El procedimiento de control de calidad suele incluir la identificación y el filtrado de los artefactos de secuenciación, como las lecturas de baja calidad y las lecturas contaminantes, que afectarían significativamente y a veces inducirían a error el análisis posterior. El control de calidad de los datos de NGS para las comunidades microbianas es especialmente difícil. En este trabajo, hemos evaluado y comparado el rendimiento y los efectos de varios pipelines de control de calidad en diferentes tipos de datos metagenómicos NGS y desde diferentes ángulos, en base a los cuales se propusieron principios generales de uso de pipelines de control de calidad. Los resultados basados en conjuntos de datos metagenómicos simulados y reales han demostrado que: en primer lugar, QC-Chain es superior en su capacidad de identificación de la contaminación para conjuntos de datos metagenómicos NGS con diferentes complejidades con alta sensibilidad y especificidad. En segundo lugar, el motor de computación de alto rendimiento permitió a QC-Chain lograr una reducción significativa del tiempo de procesamiento en comparación con otros pipelines basados en la computación en serie. En tercer lugar, QC-Chain pudo superar a otras herramientas en beneficio del análisis de datos metagenómicos posterior.

¿Cuáles son las ventajas y beneficios de LIMS (Laboratory

Aunque los métodos tradicionales de aprendizaje automático basados en características pueden considerarse una opción natural para la detección de artefactos en el entrenamiento, requieren una cuidadosa selección de características, lo que puede suponer un reto teniendo en cuenta la variedad de artefactos, y el ruido, en los datos de dMRI. Esto se ve agravado por el hecho de que el mismo artefacto puede presentarse de forma diferente en los distintos escáneres/sitios, lo que hace que los aprendices basados en características sean específicos del sitio y del escáner. Los expertos en control de calidad humanos confían en la capacidad del cerebro para identificar e integrar patrones específicos de los artefactos en los datos de RMD para detectarlos. Las herramientas de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN), que emulan la extracción de características visuales humanas de forma automatizada, pueden ser una herramienta muy poderosa para entrenar un detector de CC automatizado. El rendimiento superior de las CNN en muchas tareas de visión por ordenador, y en imágenes médicas, nos motivó a utilizarlas para entrenar un método de CC automatizado para datos de RMD.

Un problema importante en la detección de artefactos es que el mismo artefacto puede presentarse de forma diferente en los distintos sitios y escáneres. Para hacer que la CNN sea insensible a las diferencias entre escáneres y sitios, utilizamos conjuntos de datos etiquetados manualmente de diferentes sitios y escáneres. Además de esto, aplicamos técnicas de aumento de datos que condujeron a resultados demostrables de mejora de los clasificadores CNN (Wang y Pérez, 2017). De esta manera, las transformaciones clásicas de la imagen, incluyendo la rotación, el recorte, el zoom y el cizallamiento, se aplican en las imágenes originales para aumentar la heterogeneidad de la muestra, proporcionando una variación simulada de los datos originales. En el proceso, se aumenta tanto la heterogeneidad como el tamaño de la muestra.

Validación de métodos analíticos

USAEncontrar artículos de Thomas HartungDavid Herrington12Wake Forest University, Winston-Salem, NC, USAEncontrar artículos de David HerringtonRichard Higashi13University of Kentucky, Lexington, KY, USAEncontrar artículos de Richard HigashiPing-Ching Hsu14University of Arkansas Medical Sciences, Little Rock, AR,

Gaithersburg, MD, USAEncontrar artículos de Christina JonesMaureen Kachman16University of Michigan, Ann Arbor, MI, USAEncontrar artículos de Maureen KachmanHelen Karuso17Biocrates Inc, Innsbruck, ATEncontrar artículos de Helen KarusoGary Kruppa18Bruker Daltronics, Billerica, MA, USAEncontrar artículos de Gary KruppaKatrice Lippa15National Institute of Standards and Technology,

Protection Agency, Athens, GA, USAEncontrar artículos de Jonathan MosleyIoanna Ntai21Thermo Fisher Scientific, San Jose, CA, USAEncontrar artículos de Ioanna NtaiClaire O’Donovan22European Molecular Biology Laboratory – European

Bioinformatics Institute, Hinxton, UKEncontrar artículos de Claire O’DonovanMary Playdon23National Cancer Institute, Rockville, MD, USAEncontrar artículos de Mary PlaydonDaniel Raftery24University of Washington, Seattle WA, USAEncontrar artículos de Daniel RafteryDaniel Shaughnessy25National Institute of Environmental Health, Durham, NC,

QRQC: el método de respuesta rápida utilizado para resolver

[FP]-LIMS pertenece a la categoría LIMS (Laboratory Information Management System) y es una solución de software interindustrial desarrollada para gestionar sus datos, muestras y análisis, así como para mejorar los flujos de trabajo del laboratorio, apoyar los procesos de gestión de calidad y el control de calidad. [FP]-LIMS es un sistema flexible, personalizable y fiable gracias a su sofisticada estructura modular y a los profundos conocimientos que Fink & Partner ha ido desarrollando a lo largo de los años. Los módulos más importantes son la gestión de análisis, la inspección de calidad, el diálogo de entrada, la gestión de recetas y la interfaz web. Desde 2020, [FP]-LIMS cuenta con la interfaz certificada para soportar la comunicación con SAP S/4HANA®, un sistema ERP de nivel superior para la próxima generación de negocios. [FP]-LIMS también integra la función para generar informes automáticos y crear certificados.IMPORTANTE: la empresa también suministra [DIA] Analysis Management, a menudo instalado en los dispositivos de laboratorio OES producidos por Bruker (con QMarix) y SPECTRO.