A O pré-processamento de dados ômicos é dispensável quando se utiliza equipamentos modernos, pois leituras de baixa qualidade não influenciam significativamente a análise.
B A normalização dos dados transcriptômicos é necessária apenas quando se deseja comparar amostras coletadas em momentos distintos, sendo desnecessária para análises em um único experimento.
C A filtragem de dados em microbiômica é importante apenas para remover leituras de baixa qualidade, mas não impacta na identificação de espécies microbianas.
D Em proteômica, a remoção de contaminantes é irrelevante, pois algoritmos de identificação já conseguem distinguir proteínas reais de artefatos experimentais.
E O pré-processamento de dados ômicos é crucial para reduzir erros, melhorar a reprodutibilidade e evitar vieses, garantindo que a interpretação dos resultados seja confiável.