Geri Dön

de novo tüm genom sekans verisi üzerinde gizli Markov modeli tabanlı gen bulma algoritmalarının uygulanması

Application of hidden Markov model based gene finding methods on de novo whole genome sequence data

  1. Tez No: 382410
  2. Yazar: ZEYNEP ÖZKESERLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyoteknoloji Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Nükleotid dizileme teknolojilerindeki gelişime paralel olarak artan genom projesi sayısı, yeni nesil dizileme teknolojilerinin geliştirilmesiyle daha da ivmelenmiştir. Gelişmiş laboratuvar teknikleri sayesinde elde edilen nükleotid dizisi verisinin yine ıslak laboratuvar çalışmaları ile anlamlandırılması çok maliyetlidir. Bu öngörüyle, seksenli yılların başından beri nükleotid dizileri üzerinde hesaplamsal yöntemler ile gen bulmaya yönelik çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Bu yöntemlerden gizli Markov modeli tabanlı olanlar, teknik özellikleri ile ön plana çıkmaktadır. Tez çalışması kapsamında, Ankara Üniversitesi Biyoteknoloji Enstitüsü'nde BOREN projesi kapsamında yeni nesil sekanslama yöntemi ile gerçekleştirilen Bacillus boroniphilus genom projesinde elde edilen genom verisi üzerinde, çeşitli gen bulma algoritmaları ve anotasyon akış hatları kullanılarak yapılan gen bulma işlemine ilişkin sonuçlar değerlendirilmiştir. Genom projelerinin dinamik yapısı ve karmaşıklık düzeyi göz önünde bulundurulduğunda, birden fazla yöntemin birbiriyle uyumlu olarak kullanılması gerektiği, ancak gizli Markov modeli tabanlı çekirdek algoritma ve bu algoritmayı kullanan anotasyon akış hattının anotasyonlarının daha güvenilir olacağı gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Advances in nucleotide sequencing technology has led to faster sequencing of the genomes. Thanks to this advent, even small sized centers can now perform genome projects. Besides the data generation step, one of the key steps in genome sequencing projects is the genome annotation step, which is consisted of“gene finding”and adding attributes to the sequence parts which are most probably coding regions. The need for computational gene finding algorithms is known since 80's, and many gene finding algorithms are developed. In this thesis study, two annotation pipelines (PGAAP, RAST) and their core algorithms which are based on Markov models (GeneMarkS, Glimmer) are used to perform gene finding on de novo genomic sequence of Bacillus boroniphilus, and the results are compared. Because of the dynamic structure and the complexity of genome projects, it can be said that using various methods can be beneficial for obtaining different kinds of information at the post annotation step. It can be said that the method which uses hidden Markov model (GeneMarkS) and the pipeline uses this core algorithm (PGAAP) provided more reliable results for B. boroniphilus genome.

Benzer Tezler

  1. De novo SNP calling and demographic inference using trio genome data

    Trio verisi ile de novo SNP çağırma ve demografik geçmiş analizi

    ELİF BOZLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYBAR CAN ACAR

    DOÇ. DR. MEHMET SOMEL

  2. Genome mapping of phosphate solubilizing bacteria using bioinformatic analysis

    Fosfat çözücü bakterinin biyoenformatik analizlerle genom haritasının çıkarılması

    UĞUR ÇABUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    GenetikBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUSRET ZENCİRCİ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN SELÇUK ÜNLÜ

  3. Adaçayı (Salvia officinalis L.) genomunun de novo sekanslanması ve fonksiyonel anotasyonu

    De novo sequencing and functional annotation of the sage (Salvia officinalis L.) genome

    FATIMA ŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoteknolojiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TEVFİK UNCU

  4. Bağ alanlarında ölükol hastalığı etmeni phomopsis viticola (Sacc.) sacc. izolatlarındaki DSRNA'nın tanılanması, moleküler ve biyolojik karakterizasyonu ile hipovirülent etkisi

    Identification, molecular and biological characterization of DSRNA in the isolates of phomopsis viticola (Sacc.) sacc, the causal agent of phomopsis cane and leaf spot disease, and hypovirulent effect

    SAHRA HOSSEINALIZADEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ZiraatAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERAP AÇIKGÖZ

  5. Hacıhaliloğlu kayısı çeşidi genomunun de novo dizilenmesi ve anotasyonu

    Whole genome de novo sequencing and annotation of apricot variety Hacıhaliloğlu

    SAFFET TEBER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatErciyes Üniversitesi

    Tarımsal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAHRAMAN GÜRCAN