基因测序波形可视化与调试工具

企业服务行业细分软件案例ID：254133

Sunmmy丶浅梦

10 年经验· 诺基亚上海贝尔

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案例介绍

面向自研纳米孔基因测序仪的研发调试与数据处理场景，覆盖从仪器原始信号到分析结果输出的完整链路。

测序过程中仪器持续输出原始电流信号，碱基识别算法一旦误判，工程师无法把错读碱基与背后的原始波形对应，只能翻日志推测，难以区分是采集噪声、孔状态异常还是算法本身缺陷。本作品由三部分组成：

一、PyQt 桌面调试工具：波形全景浏览、多级缩放、框选与点位精读，可一键跳转异常位点；支持在波形上人工标注校正 A/T/C/G，沉淀真值数据集。

二、算法比对与归因：调用自研碱基识别算法与人工真值逐位对齐，高亮错读位点并输出准确率统计；从差异位点一键反查原始波形，配合通道状态网格、Phred 质量分布与基线散点判断单次测序的整体健康度。

三、数据处理流水线：测序数据上传后进入任务队列排队分析，支持断点续解与服务器掉电后自动重算，串联自研算法与生信模块输出最终结果，通过 Docker 部署在 Ubuntu 服务器上稳定运行。

我独立承担全部开发：Django 后端服务、MySQL/Redis 数据层、PyQt 桌面客户端与 Docker 部署。核心难点是千万级采样数据的渲染性能，通过自研多级缩放渲染、按倍率自适应降采样、分片数据结构与视口按需加载，配合内存动态释放，使全量数据下依然流畅缩放平移，不卡顿、不内存溢出。

结果：单批次标注与错误排查由小时级降至分钟级，该工具成为算法版本迭代的标准基准环境。