इस प्रोजेक्ट के बारे में
AssaySentinel.jl एक Julia पैकेज है जो वैज्ञानिकों, assay डेवलपर्स, क्लिनिकल प्रयोगशाला शोधकर्ताओं, बायोस्टैटिस्टिशियन और चिकित्सकों के लिए है जो रोगी निदान के बजाय माप गुणवत्ता पर काम करते हैं। इसका घोषित प्रश्न यह है कि क्या माप प्रक्रिया बदली, कब, किस दिशा में, किस अनिश्चितता के साथ, और क्या उस निष्कर्ष को बाद में पुनर्निर्मित किया जा सकता है।
दायरा और प्रवेश बिंदु
- ड्रिफ्ट और चेंज पॉइंट: detect_drift, detect_changes, एक :auto मोड के साथ जो बताता है कि कोई विधि क्यों चुनी गई। उल्लिखित डिटेक्टरों में CUSUM, PELT, Bayesian product-partition change-points, Westgard-शैली QC, कैलिब्रेशन इवेंट, और लॉट/इंस्ट्रुमेंट तुलनाएँ शामिल हैं।
- QC: monitor, westgard_rules, एक @qcrule मैक्रो, और Levey-Jennings कंट्रोल चार्ट डेटा।
- कैलिब्रेशन: calibrate और compare_calibrations।
- बैच: detect_batch_effects और एक opt-in correct_batch_effects।
- तुलनाएँ: compare_methods, compare_instruments, compare_lots, compare_sites।
- संदर्भ सीमाएँ: reference_interval, assess_partitions, reference_curve।
- बहु-साइट अध्ययन: hierarchical_sites, analyze(study, streams), StudySentinel, शेयरिंग लेबल (:global, :site_specific, :mixed, :stable) और I-squared के साथ जो साइटों के बीच सांख्यिकीय सहमति का वर्णन करता है।
- बहु-विश्लेषण पैनल: AssayPanel और analyze(panel) जो PanelReport लौटाता है; इकाइयाँ विश्लेषणों के बीच पूल नहीं की जाती हैं।
- स्ट्रीमिंग: Sentinel, update!, onalert।
- सिमुलेशन और मूल्यांकन: simulate_assay, evaluate_detector, showcase_dataset।
- प्रोवेनेंस और आउटपुट: explain, save, report।
उपयोग
README एक संक्षिप्त वर्कफ़्लो दिखाता है: पैकेज लोड करें, showcase_dataset() कॉल करें, डेटा स्ट्रीम पर analyze चलाएँ, परिणाम प्रिंट करें, explain कॉल करें, और एक HTML रिपोर्ट लिखें। एक Tables.jl स्रोत का विश्लेषण एक Assay परिभाषा और value, time, lot और instrument के लिए कॉलम मैपिंग पास करके किया जा सकता है। बहु-साइट इतिहास analyze(study, Dict(...)) का उपयोग करते हैं और प्रति-साइट चार्ट के साथ एक forest plot उत्पन्न करते हैं। पैनल स्ट्रीम को AssayPanel में push करके और उसका विश्लेषण करके बनाए जाते हैं।
bin/assaysentinel के अंतर्गत एक CLI प्रदान किया गया है जिसमें analyze, study, panel और version सबकमांड हैं, साथ ही एक --json आउटपुट विकल्प है।
पुनरुत्पादकता और प्रोवेनेंस
README प्रत्येक analyze कॉल को पुनरुत्पादक (rng seed और इनपुट फिंगरप्रिंट निष्कर्ष के साथ चलते हैं), अनिश्चितता-जागरूक (संयुक्त SD, RMS(u), भारित माध्य, परिमाण मानक त्रुटि), प्लॉट किया गया (कंट्रोल चार्ट, पुनर्निर्माण टाइमलाइन, लॉट/इंस्ट्रुमेंट स्ट्रिप्स, प्रोवेनेंस), और प्रोवेनेंस-पूर्ण (ingest, outliers, change-point, drift, reconstruct, प्रत्येक को observed, statistical, algorithmic या annotation के रूप में टैग किया गया) के रूप में प्रस्तुत करता है।
सूचीबद्ध डिज़ाइन सिद्धांतों में शामिल हैं: माप प्रणालियाँ हैं, केवल संख्याएँ नहीं; ब्लैक-बॉक्स स्कोर की तुलना में व्याख्यायोग्य सांख्यिकी को प्राथमिकता दें; पहचान और सुधार अलग हैं; outliers को चुपचाप हटाने के बजाय एनोटेट किया जाता है; missing और NaN को कभी शून्य में परिवर्तित नहीं किया जाता; असंगत इकाइयों की तुलना स्पष्ट रूपांतरण के बिना कभी नहीं की जाती; लौकिक संबंध कारणता नहीं है; और प्रत्येक निष्कर्ष पुनरुत्पादक होना चाहिए।
स्थापना और निर्भरताएँ
Julia 1.10 या नया आवश्यक है। General registry पंजीकरण पूरा होने तक, स्थापना Pkg.add(url=...) के माध्यम से है। कोर पैकेज को stdlib-only बताया गया है, जिसमें Makie, Unitful, Measurements, OnlineStats और Turing वैकल्पिक एक्सटेंशन हैं जो विश्लेषण, व्याख्या या रिपोर्ट के लिए कभी आवश्यक नहीं हैं।
सुरक्षा सीमा और लाइसेंसिंग
README बताता है कि सॉफ़्टवेयर शोध, विश्लेषणात्मक-गुणवत्ता मूल्यांकन, विधि विकास और वैज्ञानिक निर्णय समर्थन के लिए है, यह एक नैदानिक चिकित्सा उपकरण नहीं है, और इसे स्वतंत्र रूप से रोगी निदान या उपचार निर्धारित नहीं करना चाहिए। Severity लेबल और Sentinel Score विश्लेषणात्मक प्रक्रिया का वर्णन करते हैं, नैदानिक जोखिम का नहीं।
लाइसेंसिंग को source-available proprietary बताया गया है, LICENSE के अंतर्गत मूल्यांकन और व्यावसायिक या उत्पादन उपयोग के लिए व्यावसायिक लाइसेंस या अधिग्रहण की आवश्यकता होती है; संबंधित दस्तावेज़ों में COMMERCIAL.md, ACQUISITION.md, LICENSE_TRANSITION_NOTICE.md और NOTICE शामिल हैं। दस्तावेज़ीकरण, सांख्यिकीय विधियाँ, सत्यापन नोट्स और एक changelog रिपॉजिटरी से लिंक किए गए हैं।
Comments
0 people shared their preference · Deer Point appears after 10 participants
Sign in to join the discussion.