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La evaluación de los datos en cada paso del análisis puede revelar problemas y errores de manera temprana, antes de que desperdicien tiempo y recursos valiosos. El uso de herramientas de control de calidad que brindan métricas y visualizaciones puede ayudarlo a evaluar sus conjuntos de datos, particularmente a medida que aumenta el tamaño de sus datos de entrada. En última instancia, usted es la herramienta de control de calidad más eficaz que tiene, por lo que es importante evaluar críticamente cada métrica para determinar las que son relevantes para sus datos particulares.
Sin la automatización adecuada, partes del flujo de trabajo de NGS pueden ser ineficientes, demasiado laboriosas y propensas a errores. Dado que NGS es una empresa relativamente costosa y que los resultados pueden tener un impacto profundo en la vida de los pacientes, se debe extremar la precaución para evitar repeticiones y retrasos, que pueden ser un precio demasiado alto a pagar cuando los pacientes están esperando. Los investigadores traslacionales y clínicos suelen fijar tejido con formalina e incrustado en parafina para estabilizar muestras como resecciones quirúrgicas, aspirados con aguja fina y frotis de citología. Estos métodos de estabilización y diversas condiciones ambientales pueden introducir artefactos y afectar la calidad y cantidad general de ácido nucleico disponible para el análisis genético. Todos estos factores destacan la clara necesidad de garantizar la identidad e integridad de la muestra antes de embarcarse en las pruebas de base molecular. La automatización del proceso de prueba total permite un sellado de tiempo preciso y entradas legibles sin errores que se pueden recuperar fácilmente para referencia futura. La tolerancia cero a las duplicaciones de entrada de datos y la transmisión inmediata de los resultados a los registros médicos electrónicos son otras ventajas de la automatización.
Especificaciones del proyecto y sistemas de flujo de trabajo de laboratorio anteriores
La documentación generalizada proporciona un contexto indispensable para los conocimientos biológicos derivados de un análisis, facilita la transparencia en la investigación y aumenta la reutilización del código de análisis. La buena documentación cubre todos los aspectos de un proyecto, incluida la organización de archivos y resultados, el código claro y comentado y los documentos explicativos adjuntos para las decisiones de diseño y los metadatos. Los sistemas de flujo de trabajo facilitan la construcción de esta documentación, ya que cada paso del análisis y los vínculos entre esos pasos están completamente especificados dentro de la sintaxis del flujo de trabajo. Esta función agiliza la documentación del código, especialmente si incluye tanto análisis como sea posible dentro del marco de flujo de trabajo automatizado. Fuera del análisis en sí, la aplicación de un diseño organizativo coherente puede aprovechar la estructura y la automatización que proporcionan los flujos de trabajo para simplificar la generación de documentación de calidad para todos los aspectos de su proyecto.
A continuación, discutimos las estrategias de gestión de proyectos para la creación de análisis biológicos reproducibles habilitados para flujos de trabajo. Uso de software sin aprender los sistemas de gestión de software En primer lugar, hay varias formas de probar el software antes de tener que preocuparse por la instalación. Algunos paquetes de software están disponibles como herramientas iglesia-cristiana.com basadas en la web y, a través de una serie de especificaciones de parámetros y carga de datos, permiten al usuario interactuar con una herramienta que se ejecuta en un servidor back-end. Los entornos de desarrollo integrados como PyCharm y RStudio pueden administrar la instalación de software para herramientas específicas del lenguaje y pueden ser muy útiles al escribir código de análisis.
Herramientas de programación y arquitectura de red
En la fase de prueba, los productos que reducen los pasos de control de calidad pueden agregar valor, y los métodos de referencia pueden permitir comparaciones intra e interlaboratorios fáciles y la clasificación automática de los resultados. Los sistemas de flujo de trabajo centrados en la bioinformática han remodelado la biología intensiva en datos, reduciendo los obstáculos de ejecución y capacitando a los biólogos para realizar análisis reproducibles a la escala masiva de datos ahora disponibles. El código de investigación compartido e interoperable permite a los biólogos dedicar menos tiempo a reescribir pasos de análisis comunes y más tiempo a cuestiones biológicas interesantes. Creemos que estos sistemas de flujo de trabajo serán cada vez más importantes a medida que el tamaño el-humidificador.com y la complejidad del conjunto de datos continúen creciendo. Este manuscrito proporciona un conjunto dirigido de estrategias de gestión de proyectos, datos y recursos para adoptar sistemas de flujo de trabajo para facilitar y acelerar la investigación biológica reproducible. Si bien las estrategias de gestión de datos incluidas se adaptan a nuestras propias experiencias en el análisis de secuenciación de alto rendimiento, esperamos que estos principios permitan a los biólogos, tanto dentro como fuera de nuestro campo, aprovechar los beneficios de la biología intensiva en datos habilitada para el flujo de trabajo. La calidad de sus datos de entrada tiene un gran impacto en la calidad de los resultados de salida, sin importar si su flujo de trabajo analiza seis muestras o seiscientas.
Si bien estos enfoques no se integran en flujos de trabajo reproducibles, pueden ser ideales para probar una herramienta para determinar si es útil para sus datos antes de la integración en su análisis. La estación de trabajo integrada explorer ™ G3 para las pruebas de SARS-CoV-2 automatiza y estandariza los distintos pasos en el flujo de trabajo de las pruebas de SARS-CoV-2 para maximizar el rendimiento de las pruebas y minimizar el tiempo práctico, los equipos y los requisitos laborales. Con la capacidad de procesar hasta 10,000 muestras / día en un solo sistema, la estación de trabajo automatizada escalable y modular explorer ™ G3 para pruebas de SARS-CoV-2 mejora la eficiencia de los laboratorios las 24 horas del día, los 7 días de la semana al tiempo que elimina errores y reduce las demandas del personal de laboratorio . El flujo de trabajo típico de NGS en un laboratorio clínico implica la recolección de muestras, pasos de preparación, extracción de ácido nucleico, preparación de bibliotecas de NGS, secuenciación, análisis de datos y almacenamiento de datos².
Las pruebas de laboratorio automatizadas, sincronizadas con los sistemas de gestión de datos del hospital, dan como resultado un flujo de trabajo eficiente de gestión de enfermedades / salud. La población automática de datos y la capacidad de analizar retrospectivamente el patrón de pedido de pruebas y los resultados son los principales beneficios de la adopción de sistemas de información de laboratorio en el flujo de trabajo de diagnóstico. La interoperabilidad del LIS y el sistema de información del hospital evita la sobreutilización de las pruebas y el pedido de pruebas redundantes o incorrectas y garantiza el seguimiento de los resultados y una mejor gestión de las pruebas reflejas según las pautas. Los registros de salud electrónicos basados en la web y las opciones de pedido ofrecen soluciones simples y flexibles para la recopilación y transferencia de información en el menor tiempo posible para garantizar la adherencia médica y una mejor y oportuna gestión del paciente. Nuestro modelo de diseño se basó en gran medida en la incorporación de elementos de los pasos manuales simples anteriores en el proceso de laboratorio antes de comenzar el desarrollo del software real. Los comentarios de los patólogos de registro nos llevaron a desarrollar herramientas para actualizar más fácilmente los campos de diagnóstico y MRD y ver los resultados anteriores en múltiples formatos.
Siguiendo las sugerencias de los supervisores, ampliamos la funcionalidad de las colas de problemas / espera para permitir la actualización del estado de las pruebas intermedias y los informes estructurados de la resolución de los problemas. Además, una pila de tarjetas proporciona un índice fácil de casos pendientes para configurar hojas de trabajo y etiquetado de tubos. Por estas razones, las tarjetas habían resultado difíciles de reemplazar, a pesar de años de mejoras incrementales en automatización e informatización. La desventaja de un sistema manual de este tipo era que no podía admitir múltiples pruebas fácilmente ni admitir ramificaciones complejas de pruebas de varios pasos. Las herramientas diseñadas aquí permitieron que el laboratorio mantuviera la simplicidad de ida y vuelta de la tarjeta mientras permitía la automatización, la codificación de barras y la informatización de la producción de listas de trabajo y hojas de trabajo. El principal beneficio de un paquete de software completo y formalizado es que los enfoques individualizados previos para administrar el trabajo en el laboratorio ahora estaban estandarizados y eran más fáciles de rastrear e integrar con middleware, plataformas de prueba y sistemas de información clínica.
La adopción de estas herramientas puede facilitar y acelerar el análisis de datos robustos, pero aún falta el conocimiento de estas técnicas. Aquí, proporcionamos una serie de prácticas y estrategias para aprovechar los sistemas de flujo de trabajo con proyectos estructurados, datos y gestión de recursos para agilizar el análisis biológico a gran escala. Presentamos estas estrategias en el contexto del análisis de datos de secuenciación de alto rendimiento, pero los principios son ampliamente aplicables a los biólogos que trabajan más allá de este campo. En la etapa preanalítica, puede garantizar pruebas directas de muestras sin errores (sin pretratamientos) con una rápida entrega de los resultados. La entrada de recolección de muestras con código de barras tiene las ventajas posteriores de ahorros significativos en el procesamiento de resultados, asignación de recursos y duración de la estadía. La configuración abierta de los protocolos de prueba y los analizadores de punto de atención con capacidades de comunicación a múltiples plataformas de software simplifican el flujo de trabajo a niveles manejables.