LibraryPrepBatchChecker

URS & FS — спецификация пользователя и функциональная спецификация

Документ описывает контролируемый интерфейс и поведение утилиты LibraryPrepBatchChecker для сценария Library Prep Batch Checker.

Предметные ограничения и критические параметры

• ℹ️ Утилита выполняет комплексную оценку качества подготовки библиотек на уровне партии согласно CAP/CLIA, GATK Best Practices и ISO 15189:
• • Pass Rate: Доля образцов, прошедших все индивидуальные спецификации (≥90%).
• • Concentration CV: Коэффициент вариации концентрации внутри батча (≤30%).
• • Fragment Size CV: Коэффициент вариации размера фрагментов (≤15%).
• • Outlier Detection: Образцы за пределами 2 SD от среднего батча.
• ⚠️ ВАЖНО:
• • Высокий CV концентрации (>30%) приводит к неравномерному представительству в пуле.
• • Димеры адаптеров >5% конкурируют с библиотекой при кластеризации, снижая выход данных.
• • Исторический дрейф (|Z| > 2) указывает на деградацию реагентов или изменение протокола.
• • Over-amplification (>15 cycles) увеличивает дупликаты и bias покрытия.
• • Аккредитация CAP/ISO: Документирование системы контроля качества пробоподготовки.
• ⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• • Pass Rate ≥ 90%: Ниже = системная проблема подготовки.
• • Concentration CV ≤ 30%: Превышение = неравномерный пулинг = потеря данных.
• • Fragment Size CV ≤ 15%: Высокий CV = проблема size selection или фрагментации.
• • Adapter Dimers ≤ 5%: Выше = повторная очистка SPRI обязательна.
• • Historical |Z| ≤ 2.0: Превышение = расследование причины дрейфа.
• • Outliers ≤ 10%: Высокий % аутлайеров = нестабильный процесс.

URS — пользовательские требования

Контракт input.csv

BatchID,SampleID,LibraryType,PrepKit,Concentration_ng_uL,MinConcentration,MaxConcentration,MeanFragmentSize_bp,MinFragmentSize,MaxFragmentSize,Molarity_nM,MinMolarity,AdapterDimer_Percent,MaxAdapterDimer_Percent,PCRCycles,MaxPCRCycles,InputDNA_ng,MinInputDNA_ng,HistoricalMean_Concentration,HistoricalSD_Concentration
BATCH-2026-045,S001,WES,KAPA HyperPrep,28.5,2.0,100.0,380,200,700,12.5,2.0,0.8,5.0,8,15,50,10,27.0,7.0
BATCH-2026-045,S002,WES,KAPA HyperPrep,32.1,2.0,100.0,395,200,700,14.2,2.0,0.5,5.0,8,15,50,10,27.0,7.0
BATCH-2026-045,S003,WES,KAPA HyperPrep,25.8,2.0,100.0,370,200,700,11.8,2.0,1.2,5.0,8,15,50,10,27.0,7.0

Правила валидации входных данных

FS — функциональная спецификация

Пример output.json

{
  "utilityId": "libraryprepbatchchecker",
  "utilityFolder": "LibraryPrepBatchChecker",
  "package": "LiquidBiopsy",
  "overallStatus": "PASS|WARNING|FAIL",
  "sourceFile": "input.csv",
  "processedAtUtc": "2026-06-10T00:00:00Z",
  "checks": [
    {
      "parameter": "BatchID",
      "value": "BATCH-2026-045",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-001"
    },
    {
      "parameter": "SampleID",
      "value": "S001",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-002"
    },
    {
      "parameter": "LibraryType",
      "value": "WES",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-003"
    },
    {
      "parameter": "PrepKit",
      "value": "KAPA HyperPrep",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-004"
    },
    {
      "parameter": "Concentration_ng_uL",
      "value": "28.5",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-005"
    },
    {
      "parameter": "MinConcentration",
      "value": "2.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-006"
    },
    {
      "parameter": "MaxConcentration",
      "value": "100.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-007"
    },
    {
      "parameter": "MeanFragmentSize_bp",
      "value": "380",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-008"
    },
    {
      "parameter": "MinFragmentSize",
      "value": "200",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-009"
    },
    {
      "parameter": "MaxFragmentSize",
      "value": "700",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-010"
    },
    {
      "parameter": "Molarity_nM",
      "value": "12.5",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-011"
    },
    {
      "parameter": "MinMolarity",
      "value": "2.0",
      "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": "LibraryPrepBatchChecker.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.