Realistically simulating SARS-CoV-2 wastewater metagenome sequencing data
SARS-CoV-2 atık su metagenom verisinin gerçekçi simülasyonu
- Tez No: 764283
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SOMEL, DR. NICK GOLDMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
apılan çalışmalarla yeni bir SARS-CoV-2 varyantının atık sularda hastane kliniklerinden 2 hafta kadar daha erken gözlemlenebildiğinin gösterilmesiyle (Karthikeyan et al., 2021) varyant takibi için atık su izlemesi tarafsız ve işe yarar bir metod olarak yaygınlaşmaya başladı. Bu şekilde bir varyant takibinin tehlikeli varyantlara karşı alınan önlem politikalarında oynayacağı rol ve bunların yol açabileceği büyük düzenlemeler yüzünden bu çalışmalarda kullanılan metodların ve yazılımların test edilmesi ve doğrulanması büyük önem taşımaktadır. Bu durum, gerçekçi bir atık su SARS-CoV-2 metagenom simulatörü ihtiyacını doğurmaktadır. Biz de gerçek atık sudan gelen verinin farklı SARS-CoV-2 varyant yoğunluğu, pirmer setine özel farklı amplikon yoğunlukları ve temel hata bileşenleri gibi en önemli özelliklerini yansıtan prototip bir simülatör yapmak için adım attık. Gerçek veriye baktığımızda bazı yapay mutasyonların verisetinde bir çok okuma tarafından desteklendiğini gördük. Bu tip hataların başlıca sebepleri arasında RNA'nın örneklemesine kadar geçen sürede su içinde beklemesinden kaynaklı RNA bozulmaları ve PCR hataları yer almaktadır. Bu durum bu tarz yüksek sıklıklı hataların da simülasyonun bir parçası olmasını gerekli kılmaktadır. Biz de bu çalışmada bunu başarmak için gerçek verinin yüksek sıklıklı hata karakteristiklerini çalışıp başlıca yüksek sıklıklı hata bileşenlerini gerçekçi bir şekilde simülatörümüze uyguluyoruz. Ayrıca simülatör çıktısı verinin olası kullanım alanlarını göstermenin yanı sıra bireysel korona varyantlarını tespit etme gibi uygulama programlarında nasıl davrandığını gösteriyoruz. Atık su verisi ile kilinik veriyi karşılaştırarak iki verinin hata karakteristiklerinin farklı olduğunu gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
Wastewater surveillance for SARS-CoV-2 is seeing increasingly widespread use as it proved useful in tracking variants and their prevalence in an unbiased manner. It has been shown that it is possible to detect an emerging variant from wastewater samples up to two weeks earlier than its detection at hospital clinics (Karthikeyan et al., 2021). Such data are critical for policies regarding the measures taken against variants of concern. Since such surveillance has important consequences, it is also vital to test and validate the surveillance methodologies and software packages, which in turn creates a need for a realistic SARS-CoV-2 wastewater metagenome sequencing data simulator. We stepped up to develop a prototype simulator, modelling many unusual features of the data, such as differential SARS-CoV-2 variant abundance, amplicon architecture, differential amplicon abundance of a primer set and major error components. By investigating wastewater metagenomic SARS-CoV-2 datasets, we identified high-frequency errors where many reads from the same sample wrongly supported the same artifactual mutation. This kind of error likely stemmed from RNA-degradation and PCR amplification processes, as the most significant source of noise in wastewater metagenomic SARS-CoV-2 data analysis. This makes it crucial to realistically model high-frequency errors within inference and simulation frameworks for this type of data. To achieve this, we study the error characteristics of SARS-CoV-2 wastewater sequencing data, model the major high-frequency error components, and realistically implement these models into our simulator. We also aim to display some use cases of the simulated data in downstream applications such as the benchmarking of software for individual variant resolution. Moreover, comparisons involving results from wastewater and clinical data will allow us to see the differences in error characteristics of the clinical and wastewater data.
Benzer Tezler
- Çok konuşlu sonar sistemlerinde sentetik veri üretimi ve doğrulanması
Synthetic data generation and validation for multistatic sonar systems
KAAN YAVUZARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET ARI
- İnsansı mimiklere sahip animatronik robot surat tasarımı ve imalatı
Animatronic robot face design and manufacture with humanoid gestures
FURKAN TÜTÜNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiKonstrüksiyon ve İmalat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEMAL ÇAKIR
- Parçacık tabanlı sıkıştırılamaz gerçek zamanlı sıvı simülasyonu
Particle based incompressible real time liquid simulation
MURAT KANCAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CENGİZ GÜNGÖR
- İnsansız hava aracı modelleme ve simülasyonu
Drone modelling and simulation
ENGİN CAN GİRGİNEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FURKAN SARSILMAZ
- Ray tracing geometric models and parametric surfaces
Başlık çevirisi yok
VEYSİ İŞLER
Yüksek Lisans
İngilizce
1989
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiPROF.DR. BÜLENT ÖZGÜÇ