POLAKOVIČOVÁ, P. Funkční anotace nemodelových bakterií s využitím sekvenční homologie [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.

Posudky

Posudek vedoucího

Sedlář, Karel

Studentka Petra Polakovičová se ve své práci zabývá funkční anotací bakteriálních genomů, a to konkrétně s využitím skupin ortologních genů (COG). Byť byla klasifikace bakteriálních genů do COG skupin představena již před více než 20 lety, na dlouhou dobu byla zapomenuta a využívána pouze okrajově. Před dvěma lety byla problematika znovuobjevena a stala se horkým tématem funkční anotace, což přináší i nové problémy díky paralelně existujícím různým COG databázím. V rámci rešeršní části práce studentka pojednává o bakteriálním genomu a jeho anotaci, přičemž se zaměřuje na funkční anotaci pomocí COG. Rešerše je velmi zdařilá, především díky příkladné práci s literaturou, kdy studentka využila 78 referencí, především vědeckých článků. Hlavním přínosem práce je ovšem praktická část. V té studentka navrhla a v jazyce python realizovala unikátní nástroj COGor, který dokáže vylepšit COG anotaci díky spojování výsledků anotace z různých nástrojů. Navíc obsahuje i funkce, které připraví genom pro následnou vizualizaci pomocí nástroje DNAplotter. Funkčnost nástroje vyzkoušela na několika bakteriálních genomech a výsledky statisticky vyhodnotila. Nástroj dosahuje skvělých výsledků a má potenciál najít mnoho uživatelů. Vedlejším, nicméně důležitým produktem bakalářské práce je i zjištění, že různé databáze se liší v zařazení některých COG skupin do funkčních kategorií, což znesnadňuje porovnávání výsledků z různých nástrojů. Studentka k práci přistupovala svědomitě a dílčí výsledky již prezentovala na studentské soutěžní konferenci EEICT, kde dosáhla na třetí místo. I po formální stránce je práce na bakalářskou úroveň studia výjimečná, je psána čtivou angličtinou, prosta překlepů a dalších nedostatků. Práci tedy navrhuji hodnotit jako výbornou.

Navrhovaná známka
A
Body
100

Posudek oponenta

Musilová, Jana

Teoretická část je pečlivě zpracována, je zde znát důkladné nastudování problému. To samé platí pro popis praktické části. Vynikající práce s literaturou. Hodnocení výsledků a srovnání s existujícími nástroji je názorné a detailní. Pouze hodnocení přesnosti srovnáním shody mezi nástroji považuji za lehce odvážné - žádný z nástrojů totiž neumožňuje verifikaci výsledků odborníky a tedy není jisté, zda jsou skutečně správné. Text je čtivý, jednotlivé kapitoly popisují problematiku detailním, nikoliv však vyčerpávajícím způsobem. Po formální stránce hodnotím práci jako vynikající - neobsahuje překlepy a téměř ani gramatické chyby, přestože je psána v anglickém jazyce. Drobné nedostatky jsou u obrázků, kdy první z nich má nízkou kvalitu a obr. 5.1 je vložený do věty. Výstup praktické části je dostupný na GitHub a také v PyPi repozitáři, navíc je provázený velmi kvalitně sepsanou dokumentací. Samotný kód je propracovaný, snadno čitelný a je patrné, že i jeho testování proběhlo důsledně. GOGor nabízí unikátní, doposud neexistující funkce, jistě tedy bude komunitou hojně využíván. Celkově práci hodnotím jako výbornou. Zadání považuji za splněné a to nadmíru standardům bakalářské práce. Navrhuji tedy hodnocení A / 97 bodů.

Navrhovaná známka
A
Body
95

eVSKP id 142080