prikaz prve stranice dokumenta Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje
No public access
master's thesis
Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. urn:nbn:hr:168:885246
Deur, Sanja
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Deur, S. (2021). Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:885246

Deur, Sanja. "Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:885246

Deur, Sanja. "Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:885246

Deur, S. (2021). 'Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 24 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:885246

Deur S. Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2021 [cited 2024 December 24] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:885246

S. Deur, "Određivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:885246

Metadata
TitleOdređivanje modificiranih nukleotida koristeći sekvenciranje nanoporama i duboko učenje
Title (english)Detection of Modified Nucleotides Using Nanopore Sequencing and Deep Learning Methods
AuthorSanja Deur
MentorMile Šikić (mentor)
Committee memberMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberTomislav Petković (član povjerenstva)
Committee memberKrešimir Križanović (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2021-07-01, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U ovome je radu razvijena metoda za detekciju modifikacija baza u DNA, koristeći sekvenciranje nanoporama i principe dubokog učenja. Sekvenciranje nanoporama detektira različite električne signale za različite nukleotide, za vrijeme prolaska DNA lanca kroz nanoporu. Zatim se provodi pretvorba detektiranih signala u DNA sekvencu. Nakon poravnanja očitanja na referencu, točke signala na mjestima insercija i delecija trebaju se remapirati, koristeći razvijenu metodu Remapper. Implementacija postiže značajne rezultate što se tiče vremena izvođenja, međutim s cijenom smanjenja točnosti. Izvorni kod dostupan je na https://github.com/sanjadeur/master-thesis/.
Abstract (english)
In this thesis, a method for DNA base modification detection is developed using Nanopore sequencing and deep learning principles. Nanopore sequencing detects different electrical current signals for different nucleotides, whilst a DNA strand passes through a nanopore. Then, basecalling is performed, translating the detected signals into a DNA sequence. After aligning basecalled reads to the reference, signal points at insertions and deletions should be remapped, using the developed Remapper method. The implementation achieves significant results regarding the runtime, though at the cost of reduced accuracy. Source code is available at https://github.com/sanjadeur/master-thesis/.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:885246
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 on2023-01-13 12:06:16