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高通量基因测序数据分析服务管理系统开题报告

 2021-03-11 12:03  

1. 研究目的与意义(文献综述)

纵观国内外,由于基因组学新技术飞速发展使得数据以TB规模增长,海量高通量测序数据带来了严重的挑战,各种分析需求日益增多,而自动化程度不高,人为错误影响可控度低,导致基因测序数据分析服务低效;而国内部分公司采用业务员接单、公司测序、数据分析、客户反馈方式,这些方式之间存在众多环节,当业务量增多时,传统方式无法避免会带来沟通与交流的错误,增加管理成本。高通量基因测序数据分析服务管理系统通过工作流的方式来管理客户、公司内部多个层次员工之间的往来任务,可以有效提高测序数据分析服务的质量,方便管理各种分析业务。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容:

主要分为两部分,一是管理系统工作流程的设计,一是不同角色任务及权限的设计。该系统每个业务订单,按照(a)业务员通过与客户沟通、接单,(b)业务经理审核业务,(c)分析经理指派分析员测序数据分析,(d)分析员有权接受或拒绝,拒绝则返回c步骤,(e)分析经理对分析员分析的结果进行初步审核,(f)项目经理对分析结果进行最终审核,(g)总经理负责监察所有业务单的项目流程状态,这些工作流步骤进行,直至流程结束。不同角色任务及权限的设计,每个角色都有各自的管理界面及权限,比如业务员负责与客户沟通以及填写业务单,查看自己负责的业务单流程状态;而业务经理只负责审核所填写的业务单是否合理,有权把不合格的业务单打回给负责该单的业务员。管理员可以更改编辑其他人的角色权限,甚至删除。

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3. 研究计划与安排

2017.02.19-2017.02.28:收集资料,进行相关的外文翻译,与导师详谈课题相关内容,形成开题报告初稿。

2017.02.27-2017.03.10:完成课题研究下的软件需求文档、数据库文档等相关文档的编写。

2017.03.11-2017.05.01:开发课题软件,并对软件进行测试,完善。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]. metzkerm l.sequencing technologies — the next generation[j]. nat. rev. genet. ,2010,1( 11) : 31 - 46.

[2]. 史美林, 杨光信, 向勇,等. 一个基于web的工作流管理系统[j]. 软件学报, 1999, 10(11):1148-1155.

[3]. 范勤学. 工作流管理系统[d]. 重庆邮电学院 重庆邮电大学, 2004.

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