Using Bloom filters to quickly and efficiently characterize genomic repeats and segmental duplications
Bloom filtreleri kullanarak hızlı ve verimli şekilde genomik tekrar ve segmental duplikasyonların karakterizasyonu
- Tez No: 982430
- 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: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dizileme teknolojilerindeki gelişmelerin, dizilemeye bağlı hatalı birleştirme (misassembly) olaylarının görülme sıklığını daha da azaltması beklenmektedir. Ancak, tekrarlayan diziler ve duplikasyonlardan kaynaklanan hatalar kalıcı bir zorluk olarak varlığını sürdürmekte ve genom birleştirmelerini etkilemeye devam etmesi muhtemeldir. Bu durum, tekrar kaynaklı hataları gidermeye yönelik olarak özel olarak tasarlanmış hızlı ve verimli algoritmalara duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu çalışmada, Bloom filtrelerini kullanan ve genom boyunca segment temelli bir yaklaşımla genomik bölgelerde kopya sayılarını atayan çok yönlü bir k-mer sayım aracı olan KonuSeg'i sunuyoruz. KonuSeg, hizalamaya dayalı olmayan, hesaplama açısından verimli ve montaj grafiği çerçevelerine kolayca entegre edilebilen bir yaklaşım kullanarak ölçeklenebilirlik ve bellek performansında iyileştirme sağlar. Etkinliğini, farklı türlerden elde edilen veriler üzerinde çeşitli yapılandırmalar altında yürütülen kapsamlı analizlerle göstermekte ve yaygın olarak kullanılan bir iskele oluşturma (scaffolding) algoritmasıyla birlikte performansını değerlendirerek montaj kalitesini artırma potansiyelini ortaya koymaktayız.
Özet (Çeviri)
Advances in sequencing technologies are expected to further reduce the occurrence of sequencing-related misassemblies. Nevertheless, errors caused by repetitive sequences and duplications remain a persistent challenge and are likely to continue impacting genome assemblies. This highlights the need for fast and efficient algorithms specifically designed to address repeat-induced errors. In this study, we present KonuSeg, a versatile k-mer counting tool that leverages Bloom filters and assigns copy numbers to genomic regions in a segment-based manner across the genome. KonuSeg employs a non-mapping-based approach that is computationally efficient and readily integrable into assembly graph frameworks, providing improved scalability and memory performance. We demonstrate its effectiveness through comprehensive analyses on data from multiple species under various configurations and evaluate its performance in combination with a widely used scaffolding algorithm to showcase its potential for enhancing assembly quality.
Benzer Tezler
- Development and characterization of surgical locally oxidised regenerated cellulose hemostats
Cerrahi lokal olarak oksitlenmiş rejenere selüloz hemostatların geliştirilmesi ve karakterizasyonu
BEYZA ŞEREMET
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İKİLEM GÖCEK
- Representing shortest paths in graphs using bloom filters without false positives and applications to routing in computer networ
Yanlış Pozitif İçermeyen Bloom Filtrelerini Kullanarak En Kısa Yolları Graflarda Temsil Etme ve Bilgisayar Ağlarında Yönlendirme Uygulamaları
GÖKÇE ÇAYLAK KAYATURAN
- Design and implementation of a lightweight Bloom filter accelerator for internet of things applications
Nesneleriın interneti uygulamalarına yönelik kaynak verimli bir Bloom filtre hızlandırıcısı tasarımı ve gerçeklemesi
HÜSEYİN AYDIN SEYMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- A high performance CPU-GPU database for streaming data analysis
Akış veri analizi için yüksek başarımlı CPU-GPU veritabanı yönetim sistemleri
ANES ABDENNEBI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMER KAYA
- Türkçe yazım denetleyen editör
Turkish spelling checker editor
K.MESUT YARIMBIYIKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN