Klasifikace bakterií do taxonomických kategorií na základě vlastností 16s rRNA
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Hlavným cieľom tejto práce bolo navrhnúť a implementovať nástroj, ktorý by bol schopný klasifikovať sekvencie génu 16S rRNA do taxonomických kategórií s využitím vlastností génu 16S rRNA. Vytvorený nástroj analyzuje všetky vstupné sekvencie súčasne, čím sa líši od bežných klasifikačných prístupov, ktoré klasifikujú vstupné sekvencie jednotlivo. Tento nástroj využíva znalosť, že baktérie obsahujú niekoľko kópií génu 16S rRNA, ktoré sa môžu svojou sekvenciou odlišovať. Jedným z hlavných prínosov tejto práce je práve návrh, implementácia a vyhodnotenie schopností tohto nástroja. Experimenty ukázali, že navrhnutý nástroj je pre menšie dátové sady schopný identifikovať odpovedajúce baktérie a určiť správne pomery ich abundancií. Pri väčších dátových sadách sa však prehľadávaný priestor stáva veľmi rozsiahly a členitý, čo vyžaduje ďalšie vylepšenia navrhovaného nástroja, aby bol stavový priestor schopný prehľadávať efektívne.
The main goal of this thesis was to design and implement a tool that would be able to classify the sequences of the 16S rRNA gene into taxonomic categories using the properties of the 16S rRNA gene. The created tool analyzes all input sequences simultaneously, which differs from common classification approaches, which classify input sequences individually. This tool relies on the fact that bacteria contain several copies of the 16S rRNA gene, which may differ in sequence. The main contribution of this work is design, implementation and evaluation of the capabilities of this tool. Experiments have shown that the proposed tool is able to identify the corresponding bacteria for smaller datasets and determine the correct ratios of their abundances. However, with larger datasets, the state space becomes very large and fragmented, which requires further improvements in order for it to search the state space in an efficient way.
The main goal of this thesis was to design and implement a tool that would be able to classify the sequences of the 16S rRNA gene into taxonomic categories using the properties of the 16S rRNA gene. The created tool analyzes all input sequences simultaneously, which differs from common classification approaches, which classify input sequences individually. This tool relies on the fact that bacteria contain several copies of the 16S rRNA gene, which may differ in sequence. The main contribution of this work is design, implementation and evaluation of the capabilities of this tool. Experiments have shown that the proposed tool is able to identify the corresponding bacteria for smaller datasets and determine the correct ratios of their abundances. However, with larger datasets, the state space becomes very large and fragmented, which requires further improvements in order for it to search the state space in an efficient way.
Description
Citation
GREŠOVÁ, K. Klasifikace bakterií do taxonomických kategorií na základě vlastností 16s rRNA [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Bioinformatika a biocomputing
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-15
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm výborně Otázky u obhajoby: V práci nejsou uvedeny žádné existující nástroje pro danou úlohu. Existují nějaké? Jak bude ovlivněn výstup vašeho algoritmu, pokud bude vstup obsahovat geny neznámých bakterií? Mohla byste použít i jinou metodu pro prohledávání stavového prostoru, než je prezentovaný algoritmus Metropolis Hastings? Jaké by to případně mělo výhody a nevýhody?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení