prikaz prve stranice dokumenta De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu
Rad nije dostupan
diplomski rad
De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2014. urn:nbn:hr:168:123532
Dvorničić, Mirta
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Dvorničić, M. (2014). De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123532

Dvorničić, Mirta. "De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123532

Dvorničić, Mirta. "De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123532

Dvorničić, M. (2014). 'De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 23.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123532

Dvorničić M. De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2014 [pristupljeno 23.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123532

M. Dvorničić, "De novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2014. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123532

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:123532
Podaci o radu
NaslovDe novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu
Naslov (engleski)De novo metagenomic assembly using Bayesian model-based clustering
AutorMirta Dvorničić
MentorMile Šikić (mentor)
Član povjerenstvaMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMladen Vučić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDamir Seršić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2014-07-07, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Mikrobne zajednice utječu na gotovo svaki aspekt našeg života. Metagenomika nastoji otkriti nove spoznaje o tim zajednicama analizom DNA uzoraka izuzetih direktno iz njihovih okoliša. Metagenomska istraživanja se i dalje uglavnom oslanjaju na ručne intervencije i alate namijenjene za sastavljanje genomskih podataka koji ne uzimaju u obzir specifičnosti metagenomskih podataka. U ovom radu je predstavljena metoda za de novo sastavljanje metagenomskih podataka korištenjem grupiranja podataka temeljenih na Bayesovom modelu (Sigma). Pokazano je da se kombiniranjem te metode s optimalnim skafolderom genomskih podataka (Opera) problem sastavljanja metagenomskih podataka može točno i automatski svesti na problem sastavljanja genomskih podataka iskorištavanjem informacija dostupnih tijekom sastavljanja genoma. Usporedbe na simuliranim i stvarnim metagenomskim podacima pokazuju da kombinacija ovih dvaju metoda (OperaMS) daje bolje rezultate od često korištenih alata za sastavljanje genomskih (Velvet, SOAPdenovo) i metagenomskih (MetaVelvet, Bambus2) podataka.
Sažetak (engleski)
Microbial communities influence almost every aspect of our lives. Metagenomics aims to expand our knowledge of those communities by analyzing DNA samples extracted directly from their environments. Metagenomic studies still rely mostly on manual interventions and single genome assembly tools which are unaware of the nature of metagenomic data. In this thesis, a Bayesian model-based hierarchical clustering approach to aid in metagenomic assembly called Sigma is presented. Sigma is combined with an optimal single genome scaffolder Opera to show that metagenomic assembly problem can be accurately and automatically reduced to single genome assembly problem by systematically exploiting assembly information. Comparisons on simulated and real datasets show that this pipeline (OperaMS) outperforms state-of-the-art single genome (Velvet, SOAPdenovo) and metagenomic (MetaVelvet, Bambus2) assembly tools.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:123532
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 08:37:39