盛元广通基因测序#实验室管理#系统覆盖完整一代基因测序，旨在提高实验效率、保证数据质量和信息均符合相关的#质量管理#标准或规范。通过系统对每个环节的严格#管理#，检测流程#管理#实现了订单生成#管理#、样本接收、任务分配、双盲录入、样本领用、结果录入、质控#管理#、数据#管理#等，该解决方案已经应用于多家第三方检测#实验室#、分子/精准医疗检测中心、特检#实验室#、医院等机构，并持续迭代更新，以满足不同客户的需求。
 
系统优势：
■ 信息互通
系统需要能够接收来自不同测序设备的数据，并将其存储在统一的#数据库#中，确保数据的完整性和可访问性。确保数据的一致性和标准化对于不同系统间的信息互通至关重要。
■ 质量控制
确保#实验室#内的操作流程标准化和规范化，包括样本处理、实验操作、#数据采集#和存储等环节。建立质量控制标准和指标，监测#实验室#内每个阶段的数据质量。
■ #溯源#数据
记录#数据处理#和分析的所有步骤，包括使用的软件工具、分析算法和参数设置等，以确保可重复性和透明度。记录数据生成的所有环节，包括测序仪器型号、实验操作人员、测序参数和时间戳等信息。
■ 安全稳定
对于数据传输和存储，采用强大的加密技术确保数据安全。包括提高#数据处理#和存储效率，以确保系统高效稳定地运行。
■ 智能判读
对基因测序数据进行快速分析和解读，利用机器学习模型对大量已知数据进行训练，以识别和预测特定基因变异与疾病或生理特征之间的关联。
■ 搭载智能硬件
这些仪器能够快速、准确地进行大规模的基因测序。其高速、高通量的特性能够显著提高#实验室#的产出。整合多个#实验室#设备和系统的信息，提供统一的控制界面，从而简化实验流程。
 
核心功能：
检测订单#管理#：客户可以通过系统自主填写个人信息创建测序#管理系统#账号，个人登录账号可填写订单并上传。系统可记录有关订单客户的相关信息、样品的相关信息、实验要求和特殊要求等信息。订单下发完成后，客户可实时查询订单的测序进度、测序详情以及结果报告等信息，支持客户单个或批量下载订单结果。在#实验室#的整个订单进行过程中产生任何的异常情况，可以通过邮件或客户端信息发送的形式通知客户。
 
任务分配：#实验室#工作人员可以将各种任务（如样本处理、测序操作、数据分析等）登记到系统中。然后将任务分配给相应的工作人员或实验组，确保每个任务都有责任人。允许为不同任务设置优先级，确保紧急任务能够得到更快的处理。根据任务的紧急程度和重要性自动调整任务分配和资源分配。提供实时的任务状态监控功能，可以查看任务的进展情况，发现并解决可能的延误或问题。实现任务分配的#自动化#，根据系统规则和#实验室#的工作流程，自动将任务分配给合适的人员或设备。能够智能地调度#实验室#内的资源，包括设备、仪器和人员，以优化任务执行的效率。内建通信工具，方便#实验室#内部各个团队之间的协作与沟通。可以在系统中留言、共享文件。工作人员可以在系统中确认任务的完成，更新任务状态。
 
工作流程#管理#：对客户提交的样品进行信息#管理#，包括样品的基本信息、送样时间、样品图片、检测项目、#试验报告#时间等。对已收样检查无异常后的样品信息，录入到检测业务系统中，并通过相关消息服务等通知试验人员按时试验，并把相关试验结果录入到系统中，提交下一步校核。试验结束后，相关检测过程数据会发送给试验校核人员进行试验数据校核。试验数据及过程数据审核通过后，则进行后续#试验报告#打印批准阶段，接收到批准后，则可以进行相关#试验报告#的打印。#试验报告#批准后，把相关#试验报告#打印出来，并交付给客户，报告打印次数及试验业务结算。
 
样本接收：
1. 对每个样本进行登记，包括样本的来源、标识、类型等信息，确保样本的唯一性和可#追溯#性。#实验室#工作人员根据订单要求接收样本，并进行初步的质量控制，如检查样本的数量、外观、保存情况等。
2. 对接收的样本进行处理，包括提取、建库、测序等步骤。
3. 对处理后的样本进行存储和#管理#，包括样本的存储位置、温度、湿度等环境条件的控制，以及样本的出入库#管理#。
4. 系统允许#实验室#工作人员登记每个收到的样本，包括样本来源、采集日期、采集者等信息。为样本引入唯一标识符（如条形码或RFID），以确保样本在整个流程中的追踪和识别。
5. 提供实时样本追踪功能，让#实验室管理#员随时了解每个样本的当前状态和位置。将样本分配给相应的实验组或设备，确保#实验室#资源的合理分配。支持根据实验需求和样本特性进行#自动化#的分配流程。
6. 提供样本存储信息，包括存储位置、存储条件等，以确保样本的保存质量。允许#实验室#人员更新样本信息，如修改样本状态、添加附加信息等。提供权限控制，确保只有授权人员能够进行样本信息的修改。
7. 自动发送通知给相关人员，提醒他们有新的样本到达或需要处理。
 
双盲录入：样本在录入系统时，可能需要使用一种匿名或编码的方式标识，以防止研究人员知晓样本的身份。系统应提供能够保障双盲性的标识方法，如使用无关联的独立编码或随机生成的样本标签。测序数据、实验结果等数据的录入过程也应当进行双盲处理。系统可以在数据录入阶段采用匿名编码，只有在分析和解读阶段才揭示样本的真实身份。限制#实验室#工作人员对关键信息的访问权限，确保只有特定的研究人员能够解读或分析双盲数据。记录每次录入和访问的信息，以便追踪数据的处理历史。提供盲审的功能，允许独立的审查人员对数据进行审查，确保实验过程的透明性和质量。当实验完成后，系统可以生成双盲报告，以供研究人员分析，同时隐藏相关的身份信息。确保报告中不包含可能泄露样本身份的信息。
 
样本处理：根据实验需求，准备适量的样本，并进行必要的预处理确保样本的质量和可操作性。将提取的DNA/RNA进行建库处理，即通过添加测序接头、PCR扩增等步骤，将DNA/RNA转化为可以进行测序的文库。对文库进行质量评估，包括文库的浓度、特异性等指标的检测，确保文库的质量和稳定性。将文库上机进行测序，一般采用高通量测序技术，对测序数据进行处理和分析，包括序列#比对#、变异检测、基因注释等步骤，最终得到基因序列数据和相关分析结果。
 
质控#管理#：根据不同的基因检测项目，#设计#相应的质控品，包括质控品的类型、浓度、稳定性等指标的确定。将处理好的质控品进行检测，包括测序、数据分析等步骤，确保质控品的准确性和稳定性。对质控品进行全面#管理#，包括存储、使用、报废等环节的#管理#，确保质控品的质量和可#追溯#性。对基因测序实验的全过程进行质量控制，包括样本准备、核酸提取、建库、测序、#数据处理#和分析等环节的质量控制，确保实验数据的准确性和#可靠性#。定期对基因测序#实验室管理#系统进行质量评估，包括评估系统的稳定性、准确性、可重复性等指标，确保系统的高质量运行。
 
数据分析：检查数据的质量，包括检查测序质量得分、测序错误率、测序深度和覆盖度等指标，以排除可能存在的测序错误和质量问题。对原始数据进行预处理，包括去除低质量读段、去除接头序列、去除污染序列等。：根据研究目标，对得到的数据进行进一步的分析，如关联分析（GWAS）、疾病分类和预测模型构建等。
 
检测报告：（报告批准、报告签发、报告归档等。）将实验过程中产生的所有数据进行整合，包括样本信息、测序数据、变异检测结果等根据不同的基因检测项目和客户需求，#设计#相应的报告模板，包括报告的格式、内容、排版等。根据模板和数据，自动生成检测报告，包括样本的基本信息、测序结果、变异检测结果等。对生成的报告进行审核，检查报告的准确性、完整性、规范性等，确保报告的质量和#可靠性#。