Geri Dön

Comparative analysis of long-read structural variant calling tools: Benchmarking tools and different combinations for detecting somatic structural variants in whole-genome sequencing data

Uzun okuma yapısal varyant çağırma araçlarının karşılaştırmalı analizi: Tüm genom dizileme verilerinde somatik yapısal varyantları tespit etmek için araçların ve farklı kombinasyonların kıyaslanması

  1. Tez No: 919544
  2. Yazar: SAFA KEREM AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ACAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Genetik, Biology, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Kanser genomları, genler ve düzenleyici bölgeleri değiştirebilen geniş çaplı genomik yeniden düzenlemeler olan yapısal varyantlar dahil olmak üzere çeşitli mutasyonlar sergiler. Bu yapısal varyantlar, kanserin başlangıcı ve ilerlemesine önemli katkılarda bulunabilir. Ancak, kanser genomiklerinde somatik yapısal varyantları doğru bir şekilde tespit etmek hala zorlu bir görevdir. Uzun okuma dizileme yöntemleri, yapısal varyant tespiti için önemli bir potansiyele sahiptir ve bu sorunu ele almak için çeşitli yaklaşımlar geliştirilmektedir. Bu tezde, NCI-H2009 akciğer kanseri hücre hattı ve doğrulanmış bir somatik yapısal varyant veri setine sahip referans olarak kullanılan COLO829 melanoma hücre hattı gibi iki farklı kaynaktan alınan eşlenmiş tümör ve normal örneklerde, yaygın olarak kullanılan sekiz yapısal varyant tespit aracı değerlendirildi. Aday somatik yapısal varyantlar, tümör ve normal örnekler üzerinde bağımsız varyant çağrısı yapılarak, ardından varyant çağrılarının birleştirilmesi ve çıkarma yöntemi uygulanarak belirlendi. Ayrıca, somatik yapısal varyant tespitinin doğruluğunu artırmak için bu araçların çeşitli kombinasyonları değerlendirildi. Kapsamlı analizimiz, geniş bir varyant tipi ve sayısı yelpazesinde her bir aracın performansını detaylı bir şekilde değerlendirerek, doğruluk setiyle doğrulanan gerçek somatik varyantların hassas bir şekilde tanımlanmasını vurgulamaktadır. Sekiz yapısal varyant tespit aracı ve bunların kombinasyonlarını karşılaştırarak, bu çalışma mevcut araçların avantajlarını ve sınırlamalarını ortaya koymakta ve daha güvenilir yapısal varyant tespit iş akışları geliştirmek için bir temel sağlamaktadır. Bulgular, birden fazla aracı entegre etmenin ve farklı kombinasyonları test etmenin, gerçek somatik yapısal varyantların doğrulanmasını önemli ölçüde iyileştirebileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Cancer genomes exhibit a diverse set of mutations, including structural variations (SVs), which are large-scale genomic rearrangements. These SVs can alter genes and regulatory regions, making a significant contribution to cancer initiation and progression. However, accurately finding somatic structural variations in cancer genomics remains a challenging task. Long-read sequencing methods have significant potential for enhancing SV identification, and several approaches are being developed to address this issue. In this thesis, eight commonly used SV detection tools were used on paired tumor and normal samples from two different sources: the NCI-H2009 lung cancer cell line and the COLO829 melanoma cell line, which served as a reference with a verified somatic SV truth set. Candidate somatic SVs were identified by performing independent variant calling on tumor and normal samples, followed by merging variant calls and applying subtraction method. Additionally, various combinations of these tools were evaluated to enhance the accuracy of somatic SV detection. Our comprehensive analysis emphasizes the accurate identification of true somatic variants validated by the truth set, providing a detailed evaluation of the performance of each tool across a wide range of variant types and counts. By comparing eight SV calling tools and their combinations, both the advantages and limitations of existing tools were discovered and a foundation for developing more reliable SV detection pipelines were reported. The findings demonstrate that integrating multiple tools and testing diverse combinations could significantly improve the validation of true somatic SVs.

Benzer Tezler

  1. Nosql veritabanı sistemlerinin performans karşılaştırılması ve analizi

    Comparison and analysis of the performance of nosql database systems

    SÜLEYMAN ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN

  2. 1923-1960 yılları arasında Üsküdar'ın kent morfolojisindeki değişim

    The change in the urban morphology of Üsküdar between 1923-1960

    HACER TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET MURAT GÜL

  3. Kendini aşma kavramının gömülü desen bağlamında incelenmesi

    Examination of the concept of self-transcendence in the context of grounded theory

    AYŞENUR KARAHAN YABANİGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PsikolojiMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN SEZGİN

  4. Mimarlıkta döngüsel tasarım yaklaşımı: Karar verme mekanizmaları için kavramsal bir çerçeve

    Advancing circular design in architecture: A framework for decision-making mechanisms

    AYŞE CEYLİN CEYDA HÜNDAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU

  5. TRC22 bölgesinin gelişme dinamiği olarak girişimcilik: Girişimciliğin sosyal ağlarında bölgesel gelişmeyi aramak

    Entrepreneurship as the development dynamics of the TRC22 region: Searching regional development in the social networks of entrepreneurship

    EFSUN TOĞRUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLDEN ERKUT