NMR-data-analysis

Projeto de Iniciação Científica desenvolvido em conjunto com o LNBio, Documento Final: ainda não disponível Objetivos:

• Desenvolver um software que padroniza dados de espectros RMN ¹H para um formato csv, pronto para ser testado em diversas ferramentas
• Receber dados de perfilamento metabolômico de diferentes ferramentas, salvá-los em um banco de dados modelado rodando localmente em postgreSQL
• Comparar desempenho de diferentes ferramentas de perfilamento metabolômico e salva-los em um banco de dados.

Projeto ainda em andamento, ao final será disponibilizada a publicação e dados mais detalhados no readme

transformation of NMR ¹H to a paternized data type and statistic review of diferent softwares of automated profiling

O que foi feito até o momento

Até agora, o desenvolvimento focou em estruturar a base de dados e criar uma arquitetura robusta para o processamento de dados:

• Arquitetura Modular (Pipeline de Dados):

  • Implementação de um padrão de projeto dividindo as responsabilidades em etapas: Readers (leitura de arquivos), Cleaners (limpeza e filtragem de redundâncias), Formatters (padronização para o formato do projeto) e Processors (orquestração do fluxo).
  • Separação de lógicas específicas para diferentes origens de dados (ASICS, MagMet e nmRanalysis).

• Processamento e Padronização:

  • Criação de scripts em Python para ingestão programática de arquivos CSV e espectros.

• Banco de Dados:

  • Configuração de um banco de dados PostgreSQL rodando localmente.
  • Criação de scripts em Python (init_database.py, migrate_data.py, populate_database.py) para gerenciar as tabelas e popular os dados.

• Qualidade de Código:

  • Refatoração contínua da base de código (ex: separação dos "Runners" de scripts na pasta Scripts/).
  • Adoção de princípios de design para manter a base de código limpa e escalável.