Assessment and correction of errors in DNA sequencing technologies
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Yeni Nesil Dizileme teknolojileri birçok değişkende birbirleri arasında farklılık göstermektedir. Kısa parçalı dizileme ya da uzun parçalı dizileme teknolojileri arasında yapılacak bir seçim ise parçaların doğruluk oranı ya da uzunlukları arasında bir tercih gerektirir. Bu tezde ilk olarak, kısa parçaların kullamıyla yapılan analizlerin yeniden üretilebilirliği konusundaki problemleri belirtiyorum. Yeni nesil dizileme teknolojileri kullanılarak genomik farklılıkların karakteristikleri üzerinde yaptığımız geniş çalışma göstermektedir ki tekrarlayan dizileme parçaları, dizilerin muğlak bir şekilde haritalanmasına sebep olabilir. Kısa parçalar tekrarlamaya daha yatkın olduklarından dolayı bu parçaların kullanıldığı deneylerin yeniden üretilebilmesinde problemler yaşanması mümkündür. Bu tezde ikinci olarak, özgün bir algoritma olan Hercules'i sunuyorum. Hercules, uzun parçalardaki hataların düzeltilmesi için makine öğrenimi tekniğini kullanan ilk algoritmadır. De novo yöntemiyle haritalama, yapısal farklılıkların araştırılması gibi birçok araştırma uzun ve hatasız parçaların kullanımını gerektirmektedir. Bu durumlarda, araştırmacılar genellikle uzun parçalardaki hataların düzeltilmesini kısa parçalar ile yapmaktadırlar. çizge yapısı ve hizalama temelli güncel düzeltme yöntemleri, dizileme teknolojisinin hata profilini göz ardı etmektedirler. Hata profilini el alan, hafıza ve zaman konusunda elverişli makine öğrenimi teknikleri, hataları daha iyi düzeltme ve daha her iki teknolojiyi daha iyi birleştirme konusunda potansiyele sahiptirler. Sunduğumuz algoritma, her bir uzun parçayı, kullanılan teknolojinin hata profiline uygun bir profile Hidden Markov Model'i şeklinde tasarlamaktadır. Algoritmamız, geçiş ve emisyon olasılıklarını bütün uzun parçalar için öğrenip, değiştirerek uzun parçalardaki hataların düzeltilmesini sağlamaktadır. DNA diziliminden iki adet veri dizisi (CH17-157L1 ve CH17-227A2) ve RNA diziliminden bir adet veri dizisi (human brain cerebellum polyA) kullanarak, Hercules tarafından hataların giderildiği parçaların, diğer algoritmalar kullanılarak hataların düzeltilmesine kıyasla en yüksek haritalama oranına ve uzun parçaların büyük bölümü kısa parçalarla kaplandığı durumlarda en yüksek hatasızlık oranına sahip olduğunu gösteriyoruz.
Author
Can Fırtına
Institution
How to Cite
Can Fırtına (Yüksek Lisans Tezi). Assessment and correction of errors in DNA sequencing technologies, 2017, İhsan Doğramacı Bilkent University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İhsan Doğramacı Bilkent University
- A study over tax and relationship formed around taxation in the Ottoman Empire (16th-17th century)(2019)
- Random sets and choquet-type representations(2021)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Living alone: Pathways, experiences and future expectations(2025)
- The evolution of a concept: "Vatan" from hometown to shared place(2024)
- Approaches to teaching creative writing in L2 at the tertiary level: A critical interpretive synthesis(2025)
