Identifikacija RNA izoformi iz grafa transkripata

diplomski rad

• Naslov (engleski): Splice Isoform Identification from Transcript Graphs
• Autor: Dario Pavlović
• Mentor: Mile Šikić (mentor)
• Član povjerenstva: Mile Šikić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Damir Seršić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mladen Vučić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-07-03, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Mjerenje relativnih količina RNA transkripata u uzorku može biti vrlo važno za
različite primjene u biologiji i medicini. Sekvenciranje sljedeće generacije postaje
primarno korištena tehnologija za omogućavanje takvih analiza pružanjem osnovnih
podataka o uzorku. U ovome radu, prezentirao sam statistički model procjene količine
RNA koji koristi očitanja sekvenciranja sljedeće generacije s ciljem pronalaženja optimalnih vrijednosti relativnih količina. isomorph, programska implementacija ovog modela je opisana u radu. isomorph pokušava pronaći maksimum funkcije izglednosti po parametrima koji
predstavljaju relativne nivoe prisutnosti transkripata u uzorku. Testiranje je pokazalo
da za očitanja bez parova, isomorph ima zadovoljavajuću točnost, dok za očitanja u
parovima pokazuje potrebu za dodatnim poboljšanjima performansi. Dostupan je na
https://github.com/darxsys/isomorph.

Sažetak (engleski)

Providing a measure of abundances of different RNA transcripts in a sample can
be very important in many different biological or medical studies. Next-generation
sequencing is becoming a technology of choice for providing fundamental data for
such analyses. In this work, I have presented an RNA abundance estimation model
that uses next-generation RNA-Seq reads to estimate optimal relative transcript abun-
dance values. isomorph, a software implementation of this method is presented
and explained. isomorph tries to maximize a likelihood function with regards to
isoform abundance levels to provide an optimal estimate of relative transcript abun-
dances in a sample. Testing has shown that for single-end reads, isomorph performs
well, while paired-end data performance should be more improved. It is available at
https://github.com/darxsys/isomorph.

• Ključne riječi: rna-sekvenciranje; procjena količine; em algoritam
• Ključne riječi (engleski): rna-seq; abundance estimation; em algorithm
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:950171
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 11:07:03