Примеры отчётов: Mycobacterium tuberculosis
Интерпретация результатов (RUO), контроль качества и принципы ALCOA+
📄 Два уровня отчётности
Архитектура пайплайна OnSiteSeq TUB автоматически генерирует два типа отчётов, разделяя интерпретацию результатов (RUO) и строгие технические метрики качества. Это позволяет исследователям быстро оценивать результат, а биоинформатикам — контролировать достоверность данных.
1. Отчёт с интерпретацией (Interpretation Report, RUO)
Этот отчёт очищен от избыточной технической информации. Только для исследовательских целей (RUO), не для выбора лечения.
Ключевые особенности:
- Автоматическое определение генетической линии возбудителя туберкулеза (MTBC).
- Профиль лекарственной устойчивости с разбивкой по препаратам (Изониазид, Рифампицин и др.).
- Оценка чувствительности к резервным препаратам Группы B (например, Клофазимин) и Группы C (например, Деламанид).
- Указание уверенности нейросети в предсказании, что помогает исследователю оценить надёжность результата.
🔗 Посмотреть пример клинического HTML-отчёта
2. Отчёт контроля качества (QC Report)
Специализированный документ для биоинформатиков и специалистов лаборатории.
Ключевые особенности:
- Вывод точных метрик выравнивания на эталонный геном (H37Rv / NC_000962.3).
- Фиксация процента покрытия генома (Coverage) и средней глубины прочтения (Depth).
- Автоматическая валидация: статус ✅ PASS присваивается только при покрытии > 95% и глубине > 30x.
- Отслеживание “слепых зон” (N) в собранном консенсусе.
🔗 Посмотреть пример технического QC-отчёта
🛡️ Соответствие стандартам ALCOA+ (Data Integrity)
Все процессы внутри программно-аппаратного комплекса OnSiteSeq Edge спроектированы с ориентацией на международную методологию ALCOA+, применяемой в фармацевтической и медицинской отраслях.
| Принцип ALCOA+ | Реализация в OnSiteSeq Edge |
|---|---|
| A – Attributable (Атрибутируемость) | Система требует авторизации оператора перед запуском секвенирования. В каждом отчете жестко фиксируются версии используемых пайплайнов и ML-моделей (например, onsiteseq_tub v1.0.0). |
| L – Legible (Читаемость) | Данные конвертируются в наглядные, удобочитаемые HTML-отчёты с цветовой индикацией статусов чувствительности и качества. |
| C – Contemporaneous (Своевременность) | Каждый отчёт имеет точную метку времени генерации. Внутренние часы комплекса синхронизируются через встроенный коммуникационный блок Wi-Fi/4G и не могут быть изменены вручную. |
| O – Original (Оригинальность) | До работы ML-модели Dorado (base-caller) первичные электрические сигналы с нанопоры сохраняются в форматах POD5/FAST5 на SSD-накопитель устройства. Исходные риды никогда не перезаписываются. |
| A – Accurate (Точность) | Вывод детализированных QC-метрик в отчёт (например, покрытие 99.23%, глубина 91.9x). Использование метрики уверенности ИИ (Hazard Score) для оценки надежности предикции. |
| + (Plus) (Полнота и Доступность) | Архитектура на базе Snakemake гарантирует сохранение логов всех этапов, включая прерванные или неудачные запуски, обеспечивая полную прозрачность исследования. |
📥 Скачать полное руководство по Data Integrity и ALCOA+ (PDF)
AI medtech платформа для управления контейнеризованными биоинформатическими пайплайнами.
Edge-платформа. Рабочее место. Облачные вычисления.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026680748.
Проект начат в МФТИ, продолжен в аспирантуре РНИМУ им. Н.И. Пирогова.
Получение разрешений и валидация в процессе. Текущий статус — RUO. Только для научных исследований. Не для диагностики.
Проект — участник топ-1000 университетских стартапов и Акселерационной программы «Будущее медицины».