23、数据验证、清理与偏差处理

数据验证、清理与偏差处理

在数据处理过程中，我们常常会遇到各种问题，如数据偏差、缺失值、重复子序列等。本文将详细介绍如何对数据进行验证、清理以及处理数据偏差等问题。

转录验证

在数据集中，记录的注释或聚合可能存在问题，例如记录之间不一致或存在冲突信息。我们可以通过过滤数据集，仅处理定义明确的生物属或科的集合来解决这些问题。

以RNA测序数据为例，测序技术可能会导致短片段RNA碱基对的不准确重复，而这些重复在实际测量的rRNA中并不存在。然而，微卫星和小卫星在rRNA中确实会出现，因此仅仅存在重复序列并不能证明数据收集存在错误，只是具有一定的提示性。

为了检测特定序列中相对较长子序列的重复情况，我们可以编写以下代码：

import gzip
import re
from collections import namedtuple
from collections import Counter
from itertools import islice
from textwrap import fill

Sequence = namedtuple("FASTA", "recno ID name locus bp") 

def get_sequence(fname): 
    fasta = gzip.open(fname) 
    pat = re.compile(r'n+')  # One or more 'n's 
    sequence = [] 
    recno = 0 
    for line in fasta: 
        line = line.de