ŠAFÁROVÁ, M. Bipartitní grafy pro analýzu mikrobiomů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Studentka Marcela Šafárová se ve své práci zabývá pokročilou analýzou mikrobiálních dat založenou na analýze bipartitních grafů. V práci nejprve pojednává o současné metagenomice, a to jednak o druzích analýz pro metagenomiku typických a o sekvenačních technologiích, které poskytují vstupní data. Celá rešerše je podložena kvalitní literaturou. V rámci navazující praktické části studentka realizovala velmi zdařilý balíček funkcí v jazyce R/Bioconductor pro transformaci vstupních dat do podoby bipartitního grafu a jeho následnou úpravu, analýzu a případný export do obecného formátu rozpoznávaného další řadou nástrojů. Rozsáhlým testováním různých algoritmů pro detekci komunit, váhováním hran a srovnáváním výsledků pro různé referenční databáze získala řadu původních výsledků. Z odborného hlediska se tedy jedná o velmi kvalitní práci, což potvrzuje i 2. místo ve studentské soutěži EEICT, které studentka získala s dílčími výsledky diplomové práce. Po formální stránce obsahuje práce také minimum prohřešků, především několika zbytečně velkých, neúsporně vsazených, obrázků. To však nemění nic na faktu, že celá práce působí uceleným dojem. Díky svědomitosti studentky, pravidelným konzultacím a odevzdáním práce pro kontrolu rozpracovanosti bylo zadání práce bezezbytku splněno. Práci tedy hodnotím jako výbornou a doporučuji ji k obhajobě.
Studentka Marcela Šafárová se zabývala studiem a návrhem metod pro analýzu molekulárně-biologických mikrobiálních dat s využitím bipartitních grafů. Jedná se o zcela aktuální a velmi potřebnou problematiku charakterizace mikrobiálních vzorů obvykle komplexního prostředí. Návrh nových metod je nutný zejména s ohledem charakter studovaných mikrobiálních společenstev, především na jejich malou provázanost, a dále s ohledem na neuspokojivé výsledky existujících metod. Text práce je v rozsahu 70 stran bez příloh a obsahuje seznam 68 relevantních odborných pramenů. Po formální stránce je práce velmi dobře zpracovaná, struktura a úprava textu je plně akceptovatelná. Některé části jsou pojaty poněkud stručně (např. kapitola 3.5 Referenční databáze), na druhou stranu detailnější míra popisu by vedla k značné rozsáhlosti diplomové práce. Po odborné stránce je práce dobře koncipovaná, obsahuje všechny potřebné části. Oceňuji zejména výstižný popis jednotlivých sekvenačních metod, metod předzpracování a zpracování sekvenačních dat a možnosti různých přístupů pro vizualizaci dat. V kapitole 6 Praktická realizace bipartitních grafů je velmi jasným způsobem popsána vlastní realizace metod vhodná pro pokračování návrhu metod. Jednotlivé algoritmy jsou prezentovány formou zobrazení výsledků odvozených z testovacích dat. V práci je i diskuse výsledků zahrnující hodnocení používaných metod. Předloženou práci hodnotím velmi pozitivně a získané výsledky považuji za užitečné pro odborníky pracujícími v oblasti analýzy metagenomických dat. Užitečný je i programový balík funkcí v jazyce R/Bioconductor vytvořený jako součást práce.
eVSKP id 102378