prikaz prve stranice dokumenta Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION
No public access
master's thesis
Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. urn:nbn:hr:168:544686
Selak, Ana Marija
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Selak, A. M. (2018). Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:544686

Selak, Ana Marija. "Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:544686

Selak, Ana Marija. "Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:544686

Selak, A. M. (2018). 'Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 11 January 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:544686

Selak AM. Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2018 [cited 2025 January 11] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:544686

A. M. Selak, "Skriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2018. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:544686

Metadata
TitleSkriveni Markovljev model za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION
Title (english)Hidden Markov Model for Base Calling of MinION Nanopore Reads
AuthorAna Marija Selak
MentorMile Šikić (mentor)
Committee memberMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDamir Seršić (član povjerenstva)
Committee memberKrešimir Križanović (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2018-03-02, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
MinION je sekvencer treće generacije. Zbog svoje male veličine i prihvatljive cijene popularnost mu raste. Jedna od mana MinION-a, s obzirom na druge sekvencere, viši je postotak greške kod dekodiranja. Kako bi se greška smanjila razvijaju se različiti alati za prevođenje signala u baze. Signali koje proizvede MinION se grupiraju u događaje te se ti događaji prevode u niz bazi. Prvi open-source alat za prevođenje događaja u baze je alat Nanocall. Na temelju Nanocall-a razvijen je alat opisan u ovom radu. Alat koristi Skriveni Markovljev model. Događaji su predstavljeni izlazima iz modela dok su baze predstavljene skrivenim događajima. Za treniranje vjerojatnosti prijelaza između skrivenih stanja koristi se Baum-Welch algoritam. Za treniranje vjerojatnosti između skrivenog stanja i izlaza korišten je algoritam maksimizacije očekivanja. Viterbi algoritam korišten je za dekodiranje. U tijeku je dodavanje poboljšanja kako bi se povisio postotak točnosti.
Abstract (english)
MinION, by Oxford Nanopore Technologies, is a third generation sequencer. Due to its small size and low cost it has become very popular. One of its disadvantages in comparison to more expensive and bigger sequencers is a higher error rate in basecalling. In order to reduce the error new basecallers are being developed. Signals received from the MinION are segmented into a list of events and are then translated into a nucleotide sequence by a basecaller. One of the basecallers is Nanocall, first open source basecaller. Based on the implementation of Nanocall, basecaller described in this work has been made. Implemented basecaller relies on Hidden Markov Model to represent the events as the observations and the nucleotides as the hidden states. It uses Baum-Welch algorithm to update the transition probabilities and Expectation Maximization to update the emission probabilities. Having a trained model, Viterbi algorithm is used to decode the sequence of events. Improvements of the basecaller are still being added in order to lower the error rate.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:544686
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2019-03-14 00:38:00