Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
The importance of different sources and sequencing protocols in increasing the accuracy of NGS analysis in diagnostic applications
Kvapilová, Kateřina ; Kozmik, Zbyněk (vedoucí práce) ; Piherová, Lenka (oponent) ; Slabý, Ondřej (oponent)
1 Souhrn Neustálé pokroky v technologii sekvenování nové generace (NGS), jakými jsou kapacita, rychlost a snížené náklady na sekvenovaní, vedou k revoluci v personalizované medicíně, tím, jak postupně přináší genomiku do rutinní klinické praxe. NGS se stále rychle vyvíjí, avšak variabilita sekvenačních protokolů a validačních postupů je jedním z jeho problematických rysů. Cílem této práce bylo zhodnotit význam různých zdrojů vzorků a sekvenačních protokolů (od přípravy sekvenační knihovny-sekvenování-analýzi dat) pro zvýšení přesnosti NGS analýzy v diagnostických aplikacích. V první studii, provedené během vypuknutí pandemie COVID-19, jsme vyvinuli NGS protokoly vhodné pro analýzu celého genomu viru SARS-CoV-2. Následně jsme ve druhé studii zkoumali vhodnost lidské genomické DNA (gDNA) pocházející ze slin pro genomickou/genetickou analýzu vybraných variantních k tradiční gDNApocházející z krve pomocí validovaného NGS protokolu a statistického srovnání získaných dat. K ověření účinnosti sekvenačních protokolů pro analýzu celého genomu SARS-CoV-2 byly použity dva sekvenační přístupy založené na zachycení části genomu a jeden sekvenanční přístup založený na amplifikaci částí genomů. K ověření přesnosti a specifičnosti vyvinutých NGS protokolů byly použity syntetické kontroly. Prokázali jsme, že kvantifikace...
Signal Based Feature Selection for Fast Classification of Sequences in Metagenomics
Sedlář, Karel
The rapid development in DNA sequencing techniques brings completely new possibilities into metagenomics research. No longer is the whole metagenome sequencing an issue. On the other hand, this progress lies new demands on bioinformatics tools indented to process this kind of data. Unlike the amplicon based sequencing where every sequence represents a particular gene, the whole metagenome sequencing produce sequences that are random pieces of genomes in the metagenome. Therefore, the reference database for identification of these sequences cannot be used. Here, we present fast feature selection based on genomic signal processing for alignment-free classification of sequences in the metagenome.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.