CN109712683A - 一种自动化的检测报告生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动化的检测报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：用户访问服务器，登陆index.html界面；选择样本信息文件和/或检测结果文件；服务器main.go读取文件保存至服务器，设置参数，调用后台auto_med_report.py，读取文件信息，生成报告；所述服务器返回报告生成结果及报告路径至所述index.html界面，生成最终供下载分析的报告。使用本方法，报告人员仅需通过网页浏览器访问服务器，通过可视化网页界面，上传符合要求的相应文件，一次运行即可获得多个样本对应的最终检测报告，操作简单，极大提升了工作效率，避免了人工输入错误，缩短了项目周期。
Description
技术领域
本发明涉及基因测序领域，具体涉及一种自动化的检测报告生成方法。
背景技术
早期的检测报告生成是由报告人员手动将受测者信息、检测结果及代谢能力风险填入报告模板中，效率较低，容易出错，增加了人力成本。本方法的主要用途是能够自动化、批量化地根据检测结果信息帮助报告使用者进行判断和建议，并整合样本信息，最终生成完整的检测报告。
发明内容
为了克服现有技术存在的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种自动化的检测报告生成方法。
为了实现本发明的目的，所采用的技术方案是：
一种自动化的检测报告生成方法，包括如下步骤：
用户访问服务器，登陆index.html界面；
选择样本信息文件和/或检测结果文件；
服务器main.go读取文件保存至服务器，设置参数，调用后台auto_med_report.py，读取文件信息，生成报告；
所述服务器返回报告生成结果及报告路径至所述index.html界面，生成最终供下载分析的报告。
一种自动化的检测报告生成方法，具体而言，包括如下步骤：
登陆账号后，将目标数据上传服务器，以命令：cd/report进入报告路径；
使用脚本：./med_auto_report_v1.6.py-i input/Sample_inf o_2018.06.13.xlsx-r input/folate_20180913.xlsx处理输入信息，输出报告；
输出目录：/report/auto_report_out，生成报告文件夹并自动导出。
在本发明的一个优选实施例中，所述选择样本信息文件和/或检测结果文件包括检测对象的叶酸水平数据和/或钙水平数据。
在本发明的一个优选实施例中，所述的叶酸水平数据包括从“叶酸检测记录单-(日期).xlsx”中读取对应样本的MTHFR、MTRR、SLC19A1、MTHFR_S2四个检测位点的变异信息和/或判定结果。
在本发明的一个优选实施例中，所述的钙水平数据包括从“孕妇钙检测记录单-(日期).xlsx”中读取对应样本的ESR1-S2、VDR-S3、VDR-S2、VDR-S1和ESR1-S1五个检测位点的变异信息和/或判定结果。
本发明的有益效果在于：
使用本方法，报告人员仅需通过网页浏览器访问服务器，通过可视化网页界面，上传符合要求的相应文件，一次运行即可获得多个样本对应的最终检测报告，操作简单，极大提升了工作效率，避免了人工输入错误，缩短了项目周期。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为实施例1、2的流程示意图。
图3为本发明生成的钙检测报告中的样本信息和检测结果示意图。
图4为本发明生成的钙检测报告中的报告解读示意图。
图5为本发明的输入文件“样本信息登记表”示意图。
图6为本发明的输入文件“孕妇钙检测记录单”示意图。
图7为本发明的操作方法示意图。
图8为本发明的运行结果示意图。
具体实施方式
以下通过实施例对本发明作进一步的说明，但这些实施例不得用于解释对本发明的限制。
实施例1：
实施例1是针对叶酸水平的实施例，具体如下：
叶酸是具有相关生物活性的一类同效水溶性维生素，为细胞的生长、繁殖必需物质，参与体内很多重要的代谢反应，作为体内一碳单位的传递体，叶酸参与嘌呤、胸腺嘧啶、核苷酸等多种物质的合成和转化，同时影响磷脂、肌酸、神经介质的生成，促进神经细胞和脑细胞发育。孕妇体内低叶酸环境下，生育神经管缺陷的患儿的风险大大增加。参与叶酸代谢最重要的两个基因是亚甲基四氢叶酸还原酶基因(MTHFR)和甲硫氨酸合成酶还原酶基因(MTRR)。通过荧光PCR对孕妇的MTHFR、MTRR、SLC19A1、MTHFR_S2四个单核苷酸多态性位点进行检测，能够指导备孕夫妇或孕妇的叶酸补充计量，降低胎儿出生缺陷；对心脑血管等慢病具有预警作用，可提前敢于；指导个性化健康管理方案，调整饮食结构。
早期的检测报告生成是由报告人员手动将受测者信息、检测结果及代谢能力风险填入报告模板中，效率较低，容易出错，增加了人力成本。本方法的主要用途是能够自动化、批量化地根据检测结果信息判断受检孕妇的叶酸代谢能力风险，提供孕期叶酸剂量补充建议，并整合样本信息，最终生成完整的检测报告。使用本方法，报告人员仅需通过网页浏览器访问服务器，通过可视化网页界面，上传符合要求的相应文件，一次运行即可获得多个样本对应的最终检测报告，操作简单，极大提升了工作效率，避免了人工输入错误，缩短了项目周期。
参见图2，针对叶酸水平的自动化的检测报告生成方法流程如下：
输入参数
med_auto_report.py需要以下的输入参数。一般情况下，当用户通过访问服务器对应端口，使用index.html界面操作时，会由服务器端main.go程序自动设置相应输入参数并调用med_auto_report.py，无需手动设置调用，具体见表1。
表1
运行流程
从“样本信息登记表(日期).xlsx”中读取各个样本信息，包括样本编号、来源、姓名、性别、年龄、样本类型、采样信息、检测信息等。
根据样本信息，从“叶酸检测记录单-(日期).xlsx”中读取对应样本的MTHFR、MTRR、SLC19A1、MTHFR_S2四个检测位点的变异信息及判定结果。
根据判定结果，计算对应的叶酸代谢风险程度及叶酸摄入建议。
将以上信息，包括样本信息、变异位点信息、风险程度、以及摄入建议汇总，导入同路径下的folate_test_report_template.docx报告模板文件中。
将每个样本的报告文件保存在./auto_report_out/对应路径下，将同一批样本报告打包，在./auto_report_out/对应路径下生成一个zip文件，供用户下载。
输出文件
表2
实施例2：
实施例2是针对钙水平的实施例，具体如下：
钙是生物必需的元素。孕妇缺钙容易导致四肢无力、经常抽筋、麻木，牙齿松动，关节、骨盆疼痛，头晕等症状。若是过量补钙，又会严重影响铁、锌、镁、磷的吸收，严重的还会引起尿路结石、高钙血症、碱中毒。更有可能影响宝宝智力发育、骨骼发育，降低宝宝的免疫力，导致血管硬化、影响视力和心脏功能，增加宝宝今后患泌尿系统结石的风险。
钙代谢的相关基因(VDR、ESR等)具有多态性，因此不同个体对于钙的吸收和代谢能力存在一定差异。通过对钙代谢相关基因进行检测，可以使受检者了解自身基因的整体情况，结合医生提供的专业意见，制定合理的补钙方案，使身体处于合理的状态，避免出现缺钙、过量补钙的情况。
早期的检测报告生成是由报告人员手动将受测者信息、检测结果及代谢能力风险填入报告模板中，效率较低，容易出错，增加了人力成本。本方法的主要用途是能够自动化、批量化地根据检测结果信息判断受检孕妇的钙代谢能力风险，提供孕期钙剂量补充建议，并整合样本信息，最终生成完整的检测报告。使用本方法，报告人员仅需通过网页浏览器访问服务器，通过可视化网页界面，上传符合要求的相应文件，一次运行即可获得多个样本对应的最终检测报告，操作简单，极大提升了工作效率，避免了人工输入错误，缩短了项目周期。
参见图2，针对钙水平的自动化的检测报告生成方法流程如下：
输入参数
med_auto_report.py需要以下的输入参数。一般情况下，当用户通过访问服务器对应端口，使用index.html界面操作时，会由服务器端main.go程序自动设置相应输入参数并调用med_auto_report.py，无需手动设置调用，具体见表3。
运行流程
从“样本信息登记表(日期).xlsx”中读取各个样本信息，包括样本编号、来源、姓名、性别、年龄、样本类型、采样信息、检测信息等。
根据样本信息，从“孕妇钙检测记录单-(日期).xlsx”中读取对应样本的ESR1-S2、VDR-S3、VDR-S2、VDR-S1和ESR1-S1五个检测位点的变异信息及判定结果。
根据判定结果，计算对应的孕妇钙代谢风险程度及钙摄入建议。
将以上信息，包括样本信息、变异位点信息、风险程度、以及摄入建议汇总，导入同路径下的ca_test_report_template.docx报告模板文件中。
将每个样本的报告文件保存在./auto_report_out/对应路径下，将同一批样本报告打包，在./auto_report_out/对应路径下生成一个zip文件，供用户下载。
输出文件
表4
以钙水平检测报告为例，每位受检人的检测报告中需要填写的信息主要包括受检人的基本信息，检测结果，以及报告解读。受检人相关的信息约有十多项，包括送检医院、科室、送检医生、编号、受检人个人信息、样本信息和渠道商等等，参见图3；检测结果包括5个检测位点的基因型，参见图3；报告解读包括代谢风险及用药建议参考，需要根据检测结果判断，参见图4。早期由报告员手动生成报告时，这些信息都需要人工从“样本信息登记表(日期).xlsx”和“孕妇钙检测记录单-(日期).xlsx”中的相应条目中获取，再填入空白报告中，参见图5及图6。同时，报告人员还需根据检测结果判断代谢风险并给出相应的用药建议参考。即使是熟练的报告员，生成一份完整的报告也需要5-10分钟。完成100份报告，考虑到人的注意力有限，需要报告员超过2天的时间。而自动化报告系统只需要40秒。生成所有样本报告的总计时间取决于样本数量及报告员熟练度。此外，报告还需后期人工审核，避免生成报告时的输入及判断错误。
同时人工报告有1％到5％的出错概率，给报告审核带来很大困难，自动化系统则几乎不会出错。
使用自动化报告生成系统，报告人员仅需通过网页浏览器访问服务器，通过可视化网页界面，上传符合要求的、可包含多个样本的“样本信息登记表(日期).xlsx”和“孕妇钙检测记录单-(日期).xlsx”，即可生成多个样本的最终检测报告。受检人的基本信息、检测结果及报告解读均由系统自动从相应表格中获取、判断并填入报告模板中，极大提升了工作效率，避免了人工输入错误，缩短了项目周期。获得所有报告的总时间取决于网络状况及服务器运行速度。操作过程参见图7及图8。
Claims (5)
1.一种自动化的检测报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
用户访问服务器地址，自动登陆报告index.html图形界面；
选择样本信息文件和/或检测结果文件，点击上传按钮；
服务器main.go自动读取文件保存至服务器，自动设置参数，调用后台auto_med_report.py，读取文件信息，生成报告；
所述服务器返回报告生成结果及报告路径至所述index.html界面，生成最终供下载分析的报告，点击链接即可下载报告。
2.如权利要求1所述的一种自动化的检测报告生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
登陆账号后，将目标数据上传服务器，以命令：cd/report进入报告路径；
使用脚本：./med_auto_report_v1.6.py-i input/Sample_info_2018.06.13.xlsx-rinput/folate_20180913.xlsx处理输入信息，输出报告；
输出目录：/report/auto_report_out，生成报告文件夹并自动导出。
3.如权利要求1或2所述的一种自动化的检测报告生成方法，其特征在于，所述选择样本信息文件和/或检测结果文件包括检测对象的叶酸水平数据和/或钙水平数据。
4.如权利要求3所述的一种自动化的检测报告生成方法，其特征在于，所述的叶酸水平数据包括从“叶酸检测记录单-(日期).xlsx”中读取对应样本的MTHFR、MTRR、SLC19A1、MTHFR_S2四个检测位点的变异信息和/或判定结果。
5.如权利要求3所述的一种自动化的检测报告生成方法，其特征在于，所述的钙水平数据包括从“孕妇钙检测记录单-(日期).xlsx”中读取对应样本的ESR1-S2、VDR-S3、VDR-S2、VDR-S1和ESR1-S1五个检测位点的变异信息和/或判定结果。
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