Farklı hata oranlarına sahip uzun okumalar ile büyük yapısal varyasyon tespiti
2020
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Can Alkan
Özet (EN)
Genomic structural variations (SVs) are briefly defined as large-scale alterations of DNA content, copy, and organization. Although significant progress has been made since the introduction of high throughput sequencing (HTS) in characterizing SVs, accurate detection of complex SVs and balanced rearrangements still remains elusive due to the sequence complexity at the breakpoints. Until very recently, the difficulty of read mapping in such regions when the reads were short and the high error rates of long read platforms kept the problem challenging. However, with the introduction of the Pacific Biosciences' High Fidelity (HiFi) sequencing methodology, powerful SV detection and breakpoint resolution became possible as a result of its capability to produce highly accurate (>99) long reads (10-20 kbps). Here, we introduce DALEK, a novel algorithm that aims to use long-read technologies to discover large structural variations with high break-point resolution. DALEK uses split read and read depth signatures from long read data to discover large (>10 kbps) deletions, inversions and segmental duplications. We also develop methods to detect large SVs in existing high-error Oxford Nanopore Technologies data.
Yazar
Dr. Ezgi Ebren
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ezgi Ebren (Master Thesis). Farklı hata oranlarına sahip uzun okumalar ile büyük yapısal varyasyon tespiti, 2020, Bilkent University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Bilkent University tezlerinden daha fazlası
- Geç Antik Çağ'da Aşağı Tuna: Histria örneği(2023)
- Petrol fiyatları ve getiri eğrisi(2024)
- Sözle yönlendirme üzerine makaleler(2014)
- İletişim ağları ve sağlık uygulamaları için çok kollu haydut algoritmaları(2022)
- Türk Anayasa Mahkemesinin içtihatları ışığında karşılaştırmalı anayasal mutluluk(2023)
- Doğrusal karbon zincirlerinin yoğunluk fonksiyoneli teorisi ile incelenmesi(2023)
