McedClassifierQcChecker

MCED Classifier QC

Liquid Biopsy жидкостная биопсия cfDNA ctDNA CTC exosomes NGS qPCR
Открыть подборку

Описание утилиты: MCED Classifier QC

MCED Classifier QC Checker — Контроль качества классификаторов мультиракового раннего обнаружения

ℹ️  Утилита выполняет комплексную проверку надежности предсказаний MCED-классификаторов согласно FDA SaMD guidance, EU IVDR и стандартам консорциума MCED:

     КАЧЕСТВО ВХОДНЫХ ДАННЫХ:
     • cfDNA Input ≥ 10 ng: Достаточность материала для эпигеномического анализа.
     • CpG Coverage ≥ 30×: Глубина покрытия целевых сайтов метилирования.
     • Bisulfite Conversion ≥ 99%: Полнота химической конверсии (неполная = систематический артефакт).
     • Fragment Profile Valid: Корректность размерного профиля cfDNA.
     • Background Noise ≤ 0.15: Уровень фонового шума в данных.

     ИЗВЛЕЧЕНИЕ ПРИЗНАКОВ:
     • Feature Completeness ≥ 90%: Доля успешно извлеченных признаков для модели.
     • Informative Fragments ≥ 5000: Количество фрагментов, несущих информацию о метилировании.

     КЛАССИФИКАТОР:
     • Tissue Confidence ≥ 0.70 (для положительных): Уверенность в предсказанной ткани.
     • Model Agreement ≥ 0.80: Согласованность между подмоделями ансамбля.

     КОНТРОЛИ:
     • Positive Control Pass: Подтверждение чувствительности ассая.
     • Negative Control Pass: Подтверждение специфичности и отсутствия контаминации.

     ТЕХНИЧЕСКИЕ ФЛАГИ:
     • Overtrimming: Искусственное смещение размерного профиля.
     • Artifacts: Общие технические артефакты.
     • Hemolysis Index ≤ 50: Контаминация от лизиса лейкоцитов.

⚠️  ВАЖНО:
     • MCED применяется к БЕССИМПТОМНОЙ популяции — цена ложноположительного результата = ненужная инвазивная диагностика.
     • Цена ложноотрицательного = пропуск излечимого рака на ранней стадии.
     • Неполная бисульфитная конверсия имитирует гиперметилирование = ложноположительный сигнал.
     • Низкое согласие подмоделей = нестабильное предсказание, требующее повторного тестирования.
     • Failure любого контроля = TECHNICAL_FAIL независимо от других метрик.

Использование:
  McedClassifierQcChecker.exe                            → демо-режим (вывод в консоль)
  McedClassifierQcChecker.exe input.csv output.json      → оценка ваших данных

📍 Область применения:
     • Скрининговые программы: QC каждого MCED-теста перед выдачей результата.
     • Клинические исследования: Валидация предсказаний в мультицентровых trials.
     • Разработчики MCED: Мониторинг производительности классификатора в продакшене.
     • Регуляторные инспекции: Документирование системы QC для SaMD.

💡 Советы:
1. Контроли: Включайте позитивный и негативный контроли в КАЖДЫЙ запуск.
2. Бисульфитная конверсия: Мониторьте конверсию отдельно; при <99% весь батч подозрителен.
3. Пороги уверенности: Устанавливайте MinTissueConfidence на основе валидационной когорты.
4. Пере-тримминг: Используйте conservative trimming; проверяйте fragment profile визуально.
5. Тренды: Отслеживайте распределение cancer signal scores во времени для выявления model drift.

⚠️ Примечание: Утилита оценивает ТЕХНИЧЕСКУЮ НАДЕЖНОСТЬ предсказания классификатора. Она не заменяет клиническую интерпретацию врача. Положительный MCED-результат требует подтверждения диагностическими методами (визуализация, биопсия). Отрицательный результат не исключает наличие рака.

input.csv

SampleID,ClassifierName,ClassifierVersion,CfDNA_Input_ng,MinCfDNA_Input_ng,CpG_Coverage_Mean_X,MinCpG_Coverage_X,BisulfiteConversion_Rate,MinBisulfiteConversion_Rate,FragmentSize_Peak_bp,FragmentProfile_Valid,BackgroundNoise_Score,MaxBackgroundNoise_Score,FeatureCompleteness_Percent,MinFeatureCompleteness_Percent,InformativeFragments_Count,MinInformativeFragments,CancerSignalScore,CancerSignalThreshold,PredictedTissue,TissueConfidence,MinTissueConfidence,ModelAgreement_Score,MinModelAgreement_Score,PositiveControl_Pass,NegativeControl_Pass,PosControl_Score_Observed,PosControl_Score_Expected_Min,NegControl_Score_Observed,NegControl_Score_Expected_Max,ArtifactDetected,OvertrimmingDetected,HemolysisIndex,MaxHemolysisIndex
MCED-2026-SCR-001,OncoDetect_MC,v3.2,25.0,10,48.0,30,0.996,0.99,167,true,0.06,0.15,97.5,90,22000,5000,0.92,0.5,Lung,0.88,0.70,0.94,0.80,true,true,0.91,0.8,0.03,0.1,false,false,8,50
MCED-2026-SCR-002,OncoDetect_MC,v3.2,18.0,10,22.0,30,0.972,0.99,145,false,0.28,0.15,72.0,90,3200,5000,0.45,0.5,Colon,0.52,0.70,0.55,0.80,false,true,0.42,0.8,0.05,0.1,true,true,65,50
MCED-2026-SCR-003,OncoDetect_MC,v3.2,30.0,10,55.0,30,0.998,0.99,168,true,0.04,0.15,98.2,90,28000,5000,0.03,0.5,None,0.0,0.70,0.97,0.80,true,true,0.89,0.8,0.02,0.1,false,false,5,50

URS & FS — спецификация пользователя и функциональная спецификация

Документ описывает контролируемый интерфейс и поведение утилиты McedClassifierQcChecker для сценария MCED Classifier QC Checker.

Предметные ограничения и критические параметры

Ниже приведены ключевые фрагменты исходного описания. Перед продуктивным применением пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, регистрационным досье и локальными SOP.
  • • cfDNA Input ≥ 10 ng: Достаточность материала для эпигеномического анализа.
  • • CpG Coverage ≥ 30×: Глубина покрытия целевых сайтов метилирования.
  • • Bisulfite Conversion ≥ 99%: Полнота химической конверсии (неполная = систематический артефакт).
  • • Background Noise ≤ 0.15: Уровень фонового шума в данных.
  • • Feature Completeness ≥ 90%: Доля успешно извлеченных признаков для модели.
  • • Informative Fragments ≥ 5000: Количество фрагментов, несущих информацию о метилировании.
  • • Tissue Confidence ≥ 0.70 (для положительных): Уверенность в предсказанной ткани.
  • • Model Agreement ≥ 0.80: Согласованность между подмоделями ансамбля.
  • • Hemolysis Index ≤ 50: Контаминация от лизиса лейкоцитов.
  • ⚠️ ВАЖНО:
  • 2. Бисульфитная конверсия: Мониторьте конверсию отдельно; при <99% весь батч подозрителен.
  • 5. Тренды: Отслеживайте распределение cancer signal scores во времени для выявления model drift.

URS — пользовательские требования

IDТребованиеКритичностьКритерий приемки
URS-001Утилита должна принимать файл input.csv для MCED Classifier QC Checker с заголовками, определёнными в контракте данных.HighФайл обрабатывается без ручного изменения заголовков.
URS-002Утилита должна выполнять детерминированную оценку QC/ОКК без машинного обучения и без вероятностного принятия решения о соответствии.HighПри одинаковых входных данных, версии правил и конфигурации результат полностью воспроизводим.
URS-003Утилита должна валидировать обязательные поля, типы данных, диапазоны, единицы измерения и предметную правдоподобность значений.HighОшибки схемы, преобразования и диапазона явно отражаются в результате.
URS-004Утилита должна применять предметные пределы и правила из описания, утверждённой спецификации, регистрационного досье и локальных SOP.HighКаждая проверка имеет результат PASS/WARNING/FAIL и понятное сообщение.
URS-005Утилита должна формировать output.json с машинно-читаемыми результатами, исходными значениями, предупреждениями, отказами и критическими находками.HighJSON пригоден для LIMS/ELN/MES-интеграции и QA/QC review.
URS-006Утилита должна сохранять трассируемость между серией/образцом, входным файлом, применёнными правилами и итоговым статусом.HighВыход содержит идентификаторы, список параметров и audit metadata.
URS-007Документация должна поддерживать подготовку IQ/OQ/PQ, CSV/CSA и обсуждение с инспекторами или внутренним QA.MediumURS, FS, контракт input/output и тестовые сценарии поставляются вместе с утилитой.
URS-008Утилита должна использоваться как decision-support инструмент QC, а не как замена утверждённым спецификациям и выпускному решению Qualified Person/QA.MediumВ документации указан контроль change control и необходимость сверки пределов.

Контракт input.csv

#ПолеТипПримерНазначение
1SampleIDstring / controlled vocabularyMCED-2026-SCR-001Идентификатор образца или лабораторной пробы.
2ClassifierNamestring / controlled vocabularyOncoDetect_MCБиологический/молекулярный компонент, контролируемый как CQA.
3ClassifierVersionstring / controlled vocabularyv3.2Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
4CfDNA_Input_ngdecimal25.0Биологический/молекулярный компонент, контролируемый как CQA.
5MinCfDNA_Input_ngdecimal10Биологический/молекулярный компонент, контролируемый как CQA.
6CpG_Coverage_Mean_Xdecimal48.0Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
7MinCpG_Coverage_Xdecimal30Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
8BisulfiteConversion_Ratedecimal0.996Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
9MinBisulfiteConversion_Ratedecimal0.99Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
10FragmentSize_Peak_bpdecimal167Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
11FragmentProfile_Validstring / controlled vocabularytrueКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
12BackgroundNoise_Scoredecimal0.06Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
13MaxBackgroundNoise_Scoredecimal0.15Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
14FeatureCompleteness_Percentdecimal97.5Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
15MinFeatureCompleteness_Percentdecimal90Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
16InformativeFragments_Countinteger / decimal22000Счётный показатель; используется для микробиологического, частичного или клеточного контроля.
17MinInformativeFragmentsdecimal5000Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
18CancerSignalScoredecimal0.92Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
19CancerSignalThresholddecimal0.5Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
20PredictedTissuestring / controlled vocabularyLungКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
21TissueConfidencestring / controlled vocabulary0.88Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
22MinTissueConfidencestring / controlled vocabulary0.70Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
23ModelAgreement_Scoredecimal0.94Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
24MinModelAgreement_Scoredecimal0.80Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
25PositiveControl_Passstring / controlled vocabularytrueКонтрольная точка/контрольный образец для валидности серии анализа.
26NegativeControl_Passstring / controlled vocabularytrueКонтрольная точка/контрольный образец для валидности серии анализа.
27PosControl_Score_Observeddecimal0.91Контрольная точка/контрольный образец для валидности серии анализа.
28PosControl_Score_Expected_Mininteger / decimal0.8Контрольная точка/контрольный образец для валидности серии анализа.
29NegControl_Score_Observeddecimal0.03Контрольная точка/контрольный образец для валидности серии анализа.
30NegControl_Score_Expected_Maxdecimal0.1Контрольная точка/контрольный образец для валидности серии анализа.
31ArtifactDetectedstring / controlled vocabularyfalseКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
32OvertrimmingDetectedstring / controlled vocabularyfalseКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
33HemolysisIndexdecimal8Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
34MaxHemolysisIndexdecimal50Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
SampleID,ClassifierName,ClassifierVersion,CfDNA_Input_ng,MinCfDNA_Input_ng,CpG_Coverage_Mean_X,MinCpG_Coverage_X,BisulfiteConversion_Rate,MinBisulfiteConversion_Rate,FragmentSize_Peak_bp,FragmentProfile_Valid,BackgroundNoise_Score,MaxBackgroundNoise_Score,FeatureCompleteness_Percent,MinFeatureCompleteness_Percent,InformativeFragments_Count,MinInformativeFragments,CancerSignalScore,CancerSignalThreshold,PredictedTissue,TissueConfidence,MinTissueConfidence,ModelAgreement_Score,MinModelAgreement_Score,PositiveControl_Pass,NegativeControl_Pass,PosControl_Score_Observed,PosControl_Score_Expected_Min,NegControl_Score_Observed,NegControl_Score_Expected_Max,ArtifactDetected,OvertrimmingDetected,HemolysisIndex,MaxHemolysisIndex
MCED-2026-SCR-001,OncoDetect_MC,v3.2,25.0,10,48.0,30,0.996,0.99,167,true,0.06,0.15,97.5,90,22000,5000,0.92,0.5,Lung,0.88,0.70,0.94,0.80,true,true,0.91,0.8,0.03,0.1,false,false,8,50
MCED-2026-SCR-002,OncoDetect_MC,v3.2,18.0,10,22.0,30,0.972,0.99,145,false,0.28,0.15,72.0,90,3200,5000,0.45,0.5,Colon,0.52,0.70,0.55,0.80,false,true,0.42,0.8,0.05,0.1,true,true,65,50
MCED-2026-SCR-003,OncoDetect_MC,v3.2,30.0,10,55.0,30,0.998,0.99,168,true,0.04,0.15,98.2,90,28000,5000,0.03,0.5,None,0.0,0.70,0.97,0.80,true,true,0.89,0.8,0.02,0.1,false,false,5,50

Правила валидации входных данных

IDПолеПравилоКритичность
VR-001SampleIDПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.High
VR-002ClassifierNameПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.High
VR-003ClassifierVersionПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.High
VR-004CfDNA_Input_ngПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-005MinCfDNA_Input_ngПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-006CpG_Coverage_Mean_XПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-007MinCpG_Coverage_XПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-008BisulfiteConversion_RateПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-009MinBisulfiteConversion_RateПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-010FragmentSize_Peak_bpПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-011FragmentProfile_ValidПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-012BackgroundNoise_ScoreПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-013MaxBackgroundNoise_ScoreПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-014FeatureCompleteness_PercentПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-015MinFeatureCompleteness_PercentПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-016InformativeFragments_CountПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-017MinInformativeFragmentsПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-018CancerSignalScoreПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-019CancerSignalThresholdПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-020PredictedTissueПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-021TissueConfidenceПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-022MinTissueConfidenceПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-023ModelAgreement_ScoreПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-024MinModelAgreement_ScoreПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-025PositiveControl_PassПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-026NegativeControl_PassПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-027PosControl_Score_ObservedПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-028PosControl_Score_Expected_MinПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-029NegControl_Score_ObservedПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-030NegControl_Score_Expected_MaxПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-031ArtifactDetectedПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-032OvertrimmingDetectedПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-033HemolysisIndexПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-034MaxHemolysisIndexПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium

FS — функциональная спецификация

IDФункцияРеализация
FS-001CLI executionПоддержать режимы запуска: demo mode без аргументов и production mode input.csv output.json.
FS-002CSV importПрочитать input.csv в UTF-8/CSV-совместимом формате, проверить наличие заголовка и ожидаемых колонок.
FS-003Schema validationПроверить обязательные поля, количество колонок, неизвестные ключевые поля и пустые обязательные значения.
FS-004Type conversionПреобразовать числовые, флаговые и текстовые значения; некорректный формат фиксировать как ошибку строки.
FS-005Domain rule engineПрименить правила для MCED Classifier QC Checker, включая критические пределы из описания и утверждённой спецификации.
FS-006Status aggregationСформировать итоговый статус: FAIL при критическом отказе, WARNING при некритическом отклонении, PASS при соответствии.
FS-007JSON exportЗаписать output.json с детализацией проверок, исходными значениями, предупреждениями, отказами и critical findings.
FS-008Audit supportСохранять структуру результата пригодной для review, расследования отклонений и воспроизведения расчёта.
FS-009Integration contractПоддержать сценарий LIMS/ELN/MES → input.csv → utility → output.json → portal/admin review.
FS-010Error handlingВозвращать явные сообщения для отсутствующего файла, пустого CSV, неверной схемы, ошибки записи output.json и некорректного формата.

Пример output.json

{
  "utilityId": "mcedclassifierqcchecker",
  "utilityFolder": "McedClassifierQcChecker",
  "package": "LiquidBiopsy",
  "overallStatus": "PASS|WARNING|FAIL",
  "sourceFile": "input.csv",
  "processedAtUtc": "2026-06-10T00:00:00Z",
  "checks": [
    {
      "parameter": "SampleID",
      "value": "MCED-2026-SCR-001",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-001"
    },
    {
      "parameter": "ClassifierName",
      "value": "OncoDetect_MC",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-002"
    },
    {
      "parameter": "ClassifierVersion",
      "value": "v3.2",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-003"
    },
    {
      "parameter": "CfDNA_Input_ng",
      "value": "25.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-004"
    },
    {
      "parameter": "MinCfDNA_Input_ng",
      "value": "10",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-005"
    },
    {
      "parameter": "CpG_Coverage_Mean_X",
      "value": "48.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-006"
    },
    {
      "parameter": "MinCpG_Coverage_X",
      "value": "30",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-007"
    },
    {
      "parameter": "BisulfiteConversion_Rate",
      "value": "0.996",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-008"
    },
    {
      "parameter": "MinBisulfiteConversion_Rate",
      "value": "0.99",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-009"
    },
    {
      "parameter": "FragmentSize_Peak_bp",
      "value": "167",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-010"
    },
    {
      "parameter": "FragmentProfile_Valid",
      "value": "true",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-011"
    },
    {
      "parameter": "BackgroundNoise_Score",
      "value": "0.06",
      "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": "McedClassifierQcChecker.documentation.html"
  }
}

Матрица трассируемости

URSFSТестПодтверждение
URS-001FS-001, FS-002OQ-001Проверить запуск и импорт валидного input.csv.
URS-002FS-005, FS-006OQ-004Повторить один и тот же набор данных и сравнить output.json.
URS-003FS-003, FS-004, FS-010OQ-002, OQ-003Проверить отсутствующие колонки и неверные типы.
URS-004FS-005, FS-006OQ-004, PQ-001Проверить критические отклонения по реальным/граничным данным.
URS-005FS-007, FS-009OQ-005Проверить JSON schema и пригодность для downstream-систем.
URS-006FS-008OQ-006Проверить наличие идентификаторов и audit metadata.
URS-007FS-008, FS-010IQ-001, OQ-007Проверить комплектность документации и control evidence.
URS-008FS-005, FS-008PQ-002Проверить review workflow и запрет автоматической замены QA-решения.

IQ/OQ/PQ тестовые сценарии

IDСценарийОжидаемый результат
IQ-001Проверить наличие executable, input.csv, документации и контрольной суммы.Комплект поставки полон; версия зафиксирована.
OQ-001Валидная строка из примера input.csv.PASS или допустимый WARNING согласно правилам.
OQ-002Удалить обязательную колонку из CSV.Ошибка схемы или FAIL с указанием отсутствующей колонки.
OQ-003Внести нечисловое значение в числовое поле.Ошибка преобразования типа с указанием строки/поля.
OQ-004Значение критического параметра вывести за предел.FAIL и critical finding.
OQ-005Проверить структуру output.json.Все обязательные секции присутствуют, JSON валиден.
OQ-006Проверить трассируемость серии/образца.Идентификаторы входа и результатов совпадают.
PQ-001Проверить 3–5 реальных партий/образцов пользователя.Результат подтверждён QC/QA review.
PQ-002Проверить workflow отклонения и ручного QA-решения.Утилита поддерживает review, но не заменяет утверждённое решение.

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.

Входит в пакеты

Жидкостная биопсия

Пакет для QC и преданалитического контроля жидкостной биопсии: cfDNA/ctDNA, CTC, EV/exosomes, метилирование, NGS/qPCR/ddPCR, контроль образцов, контаминации, чувствительности и отчётности.

Открыть