Characterization of structural variation through assembly-to-assembly comparison
Tüm genom karşılaştırması ile yapısal varyasyonların karakterizasyonu
- Tez No: 879529
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CAN ALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Yapısal varyasyonlar (SV'ler), DNA'nın 50 nükleotitten fazlasını etkileyen genomik varyasyonlardır. SV'ler evrimde önemli bir rol oynar ve insanlarda otizm, şizofreni, epilepsi ve kanser gibi genetik hastalıklar da dahil olmak üzere organizmalar üzerinde kritik fenotipik etkilere sebep olur. Bu nedenle, SV karakterizasyonu büyük önem taşır. Geçmişte, genom birleşimlerinin maliyeti nedeniyle küçük DNA sekansları tabanlı metodolojiler kullanıldı. Ancak, teknoloji alanındaki ilerlemelerle birlikte genom birleşimleri önemli ölçüde daha erişilebilir hale geldi. İnsan ve diğer primat genomlarının dahi eksiksiz birleşimleri oluşturuldu. Yüksek kaliteli birleşimlere rağmen, insan genomlarında SV keşfi, genomun tekrarlı yapısı ve SV'lerin kombinasyonu nedeniyle ortaya çıkan karmaşık yeniden düzenlemeler nedeniyle hala zorlu bir görev olarak kalmaktadır. Mevcut SV keşif araçlarının çoğu, genom birleşimleri üzerinde çalışırken tüm genom hizalamaları gerek- tirmekte olup, bu da yüksek ön işleme sürelerine ve bellek kullanımına yol açmaktadır. Bu nedenle, SV'leri verimli bir şekilde keşfetmek için yeni algoritmalara hala ihtiyaç vardır. Burada, tüm genom hizalamaları yerine genom birleşim taslakları üzerinde çalışan ve ekleme, silme ve ters çevirmeleri karakterize eden doğrusal zamanlı bir algoritma olan Strive'i sunuyoruz. Strive'in performansını, GRCh38.p14 (hg38) birleşimi üzerinde simüle edilmiş verilerle gerçekleştirdiğimiz iki deneyle ve CHM13 birleşiminde tespit edilen SV'ler ile değerlendirdik. Strive, 50 ila 55 saniye arasında değişen ön işleme süreleriyle 11 ila 12 saniye içinde ekleme, silme ve ters çevirmeleri doğru bir şekilde tespit edebilmiştir. Strive, duplikasyonların olmadığı simülasyonlarda %95'in üzerinde kesinlik ve duyarlılık değerleri elde etti. Duplikasyonlar ve SNP'ler içeren simülasyonlarda, ters çevirmeleri keşfetmede hala %95'in üzerinde duyarlılığı korumasına rağmen, ve CHM13 birleşimi ile yapılan deneyde ekleme ve silme işlemleri için kesinlik ve duyarlılık daha düşüktü. Bu durum, duplikasyonlara karşı daha fazla dayanıklılığa ihtiyaç olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Structural variations (SVs) are genomic variations affecting more than 50 nucleotides of DNA. SVs play a crucial role in evolution and have critical phenotypic effects on organisms, such as genetic diseases in humans like autism, schizophrenia, epilepsy, and cancer. Thus, SV characterization is of great significance. In the past, read-based methodologies were utilized due to the infeasibility of constructing genome assemblies. However, with technological advancements, assembling genomes has become significantly more feasible, and complete assemblies of human and other primate genomes have been constructed. Despite the high-quality assemblies, SV discovery in human genomes remains challenging due to the genome's repetitive nature and complex rearrangements caused by a combination of SVs. Most existing SV discovery tools operating on genome assemblies require whole genome alignments, leading to high preprocessing times and memory usage. Therefore, new algorithms are still needed to efficiently discover SVs. Here, we propose Strive, a linear time algorithm that operates on genome assembly sketches instead of whole genome alignments to characterize insertions, deletions, and inversions. We evaluated the performance Strive with two experiments: simulated data from the human reference genome (GRCh38.p14 / hg38) and real data using a full genome assembly from the Telomere to Telomere Consortium (CHM13). Strive is able to accurately detect insertions, deletions, and inversions in 11 to 12 seconds in addition to preprocessing times ranging from 50 to 55 seconds. Strive achieved over 95% precision and recall values in the simulations without duplications. In the simulations that included segmental duplications and SNPs and in the experiment with CHM13 assembly, although still maintaining over 95% recall in inversion discovery, the precision and recall for insertions and deletions were lower, suggesting a need for increased robustness to duplications.
Benzer Tezler
- Sıcaklık ve pH'ya duyarlı poliakrilik asit/pluronik içiçe geçmiş ağ yapıların sentezi ve karakterizasyonu
Synthesis and characterization of ph and temperature sensitive polyacrylic acid/pluronics F127 based interpenetrating hydrogels
TUBA BAŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Bölümü
PROF. DR. GÜLAÇTI TOPÇU
PROF. DR. OĞUZ OKAY
- Modelling and characterization of porous fabric reinforcement permeability and compressibility in composite materials manufacturing
Kompozit malzeme imalatında gözenekli kumaş takviye geçirgenliği ve sıkıştırılabilirliğinin modellenmesi ve karakterizasyonu
DENİZ SAYINBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCÜMENT MURAT SÖZER
- Atomik kuvvet mikroskobu ile biyomoleküllerin doğal ortamlarında tayini ve karakterizasyonu
Detection and characterization of biomolecules with atomic force microscope in their native environments
DEMET ÇATÇAT KAYIM
Doktora
Türkçe
2014
BiyofizikHacettepe ÜniversitesiNanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEMED DUMAN
PROF. DR. EMİR BAKİ DENKBAŞ
- Hafif ve binek ticari araçlarının kaynaklı sac salıncak kolunun yol datası verileriyle hızlandırılmış ömür test verilerinin çıkarılması
Derivation of accelerated life test using road data for the sheet metal control arm of a passenger car and light commercial vehicle
ALİMURTAZA RUTCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL MURAT EREKE