Original title: Predikce biosyntetických genových klastrů pomocí výpočetních metod
Translated title: Detection of Biosynthetic Gene Clusters Using a Multi-Tool Approach
Authors: Pražáková, Martina ; Musilová, Jana (referee) ; Jakubíčková, Markéta (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2026
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Biosynthetic gene clusters (BGCs) are genomic regions responsible for the production of secondary metabolites with diverse biological activities. Among them, ribosomally synthesized and post-translationally modified peptides (RiPPs) represent a highly diverse class of natural products whose associated gene clusters are often difficult to detect using a single computational approach. This work applies a multi-tool strategy for the detection of RiPP-associated BGCs, evaluating eight bioinformatic tools — including rule-based methods and machine learning–based approaches — on a dataset of fifteen bacterial genomes isolated from Antarctic environments. Prediction outputs were systematically compared and subsequently used for similarity network analysis with BiG-SCAPE in combination with reference clusters from the MIBiG database. Several gene cluster families lacking experimentally characterized reference clusters were identified, suggesting the presence of potentially novel RiPP-associated biosynthetic pathways. The results demonstrate the complementary nature of different prediction approaches and highlight the importance of combining multiple computational tools for a more comprehensive exploration of microbial biosynthetic potential. sekundární metabolity, RiPP, prohledávání genomu, rodiny genových klastrů
Keywords: Biosyntetické genové klastry (BGCs) představují genomové oblasti zodpovědné za produkci sekundárních metabolitů s rozmanitými biologickými aktivitami. Mezi nimi tvoří ribozomálně syntetizované a posttranslačně modifikované peptidy (RiPPs) vysoce diverzifikovanou skupinu přírodních látek; což naznačuje přítomnost potenciálně nových RiPP-asociovaných biosyntetických drah. Výsledky ukazují komplementární charakter jednotlivých predikčních přístupů a zdůrazňují význam kombinace více výpočetních metod pro komplexnější průzkum biosyntetického potenciálu mikroorganismů.; jejichž genové klastry bývá často obtížné spolehlivě detekovat pomocí jediného výpočetního přístupu. Tato práce využívá multi-tool strategii pro detekci RiPP-asociovaných BGCs a hodnotí osm bioinformatických nástrojů zahrnujících jak rule-based metody; tak přístupy založené na strojovém učení na datasetu patnácti bakteriálních genomů izolovaných z antarktického prostředí. Výstupy jednotlivých nástrojů byly systematicky porovnány a následně využity pro analýzu podobnostních sítí pomocí nástroje BiG-SCAPE v kombinaci s referenčními klastry z databáze MIBiG. Bylo identifikováno několik rodin biosyntetických genových klastrů bez odpovídajících experimentálně charakterizovaných referenčních klastrů; gene cluster families; genome mining; RiPP; secondary metabolites

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/259542

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-776307


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses