CfdnaPanelRunQcChecker

URS & FS — спецификация пользователя и функциональная спецификация

Документ описывает контролируемый интерфейс и поведение утилиты CfdnaPanelRunQcChecker для сценария Cfdna Panel Run QC Checker.

Предметные ограничения и критические параметры

• • Качество баз: Проверка процента баз с Q≥30 как индикатора химии и оптики.
• • Индексный баланс: Оценка равномерности распределения прочтений между образцами (CV).
• ⚠️ ВАЖНО:
• Секвенирование cfDNA требует высокой глубины и равномерности для обнаружения мутаций с VAF <1%.
• ⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• • Q30: <75% обычно означает проблему с реагентами или flow cell.
• • Index Balance CV: >30% указывает на ошибку нормализации библиотек.
• • Duplication Rate: >40% для cfDNA панелей снижает эффективную глубину.
• • Uniformity: <80% создает «слепые зоны» в генах-мишенях.
• Критические параметры:
• • Cluster Density: В пределах диапазона платформы
• • Percent Q30: ≥ Min Limit
• • Index Balance CV: ≤ Max Limit
• • Duplication Rate: ≤ Max Limit
• • On-Target Rate: ≥ Min Limit
• • Uniformity: ≥ Min Limit
• 1. Нормализация библиотек: Точная количественная оценка (qPCR) критична для баланса индексов.

URS — пользовательские требования

Контракт input.csv

RunID,Platform,ClusterDensity_K_mm2,Min_ClusterDensity_K_mm2,Max_ClusterDensity_K_mm2,Percent_Q30,Min_Percent_Q30,Index_Balance_CV,Max_Index_Balance_CV,Duplication_Rate_Percent,Max_Duplication_Rate_Percent,On_Target_Rate_Percent,Min_On_Target_Rate_Percent,Uniformity_Percent,Min_Uniformity_Percent,Total_Reads_Million,Min_Total_Reads_Million
RUN-2026-CFDNA-001,NextSeq 2000,950,800,1200,88.5,75,12.5,30,18.0,40,72.0,60,85.0,80,450,300
RUN-2026-CFDNA-002,NovaSeq 6000,1350,800,1200,68.0,75,45.0,30,55.0,40,45.0,60,65.0,80,800,300
RUN-2026-CFDNA-003,NextSeq 2000,1050,800,1200,82.0,75,22.0,30,25.0,40,68.0,60,82.0,80,520,300

Правила валидации входных данных

FS — функциональная спецификация

Пример output.json

{
  "utilityId": "cfdnapanelrunqcchecker",
  "utilityFolder": "CfdnaPanelRunQcChecker",
  "package": "LiquidBiopsy",
  "overallStatus": "PASS|WARNING|FAIL",
  "sourceFile": "input.csv",
  "processedAtUtc": "2026-06-10T00:00:00Z",
  "checks": [
    {
      "parameter": "RunID",
      "value": "RUN-2026-CFDNA-001",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-001"
    },
    {
      "parameter": "Platform",
      "value": "NextSeq 2000",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-002"
    },
    {
      "parameter": "ClusterDensity_K_mm2",
      "value": "950",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-003"
    },
    {
      "parameter": "Min_ClusterDensity_K_mm2",
      "value": "800",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-004"
    },
    {
      "parameter": "Max_ClusterDensity_K_mm2",
      "value": "1200",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-005"
    },
    {
      "parameter": "Percent_Q30",
      "value": "88.5",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-006"
    },
    {
      "parameter": "Min_Percent_Q30",
      "value": "75",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-007"
    },
    {
      "parameter": "Index_Balance_CV",
      "value": "12.5",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-008"
    },
    {
      "parameter": "Max_Index_Balance_CV",
      "value": "30",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-009"
    },
    {
      "parameter": "Duplication_Rate_Percent",
      "value": "18.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-010"
    },
    {
      "parameter": "Max_Duplication_Rate_Percent",
      "value": "40",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-011"
    },
    {
      "parameter": "On_Target_Rate_Percent",
      "value": "72.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-012"
    }
  ],
  "criticalFindings": [],
  "warnings": [],
  "audit": {
    "inputHash": "sha256:<calculated at runtime>",
    "rulesVersion": "<utility executable version>",
    "documentation": "CfdnaPanelRunQcChecker.documentation.html"
  }
}

Матрица трассируемости

IQ/OQ/PQ тестовые сценарии

QA/QC и change control

• Не менять имена колонок без обновления валидатора, документации и тестового набора.
• Хранить input.csv, output.json, версию исполняемого файла и контрольную сумму.
• Перед продуктивным использованием провести IQ/OQ/PQ или эквивалентную CSV/CSA-проверку.
• Критические пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, регистрационным досье и локальными SOP.
• Утилита предоставляет формализованный QC decision support, но окончательное решение выпуска остаётся за QA/QP и утверждёнными процедурами.