|
|
Advanced Computational Methods for CNV Detection in Bacterial Genomes
Jugas, Robin ; Bystrý, Vojtěch (oponent) ; Šafránek,, David (oponent) ; Vítková, Helena (vedoucí práce)
The focus in the field of structural variations is mainly focused on human genomes. Thus, detecting copy number variation (CNV) in bacteria is a less developed field. Commonly used CNV detection methods do not consider the features of bacterial circular genomes and generally, there is a space to improve performance metrics. This thesis presents a CNV detection method called CNproScan focused on bacterial genomes. CNproScan implements a hybrid approach combining read depth and read pair signals. It considers all bacteria features and depends only on NGS data. Based on the benchmarking results, the CNproScan achieved very well in various conditions. Using the read pair information, the CNVs are classified into several categories. Also, compared with other methods, CNproScan can detect much shorter CNV events. Because of the necessity of merging not only the various feature signals but also the results of different algorithms, the thesis also introduces a pipeline called ProcaryaSV developed to easily employ five CNV detection tools and merge their results. ProcaryaSV handles the whole procedure from quality check, reads trimming, and alignment to the CNV calling.
|
|
|
Detekce CNV v sekvenačních datech
Pleskačová, Barbora ; Škutková, Helena (oponent) ; Jugas, Robin (vedoucí práce)
Detekci variability počtu kopií v prokaryotických organismech je v současné době věnováno čím dál více pozornosti, a to zejména díky souvislosti CNV s patogenitou a antibiotickou rezistencí bakterií. Algoritmus navržený v této práci využívá k odhalování CNV segmentů detekci extrémů v signálu s hloubkou pokrytí. Pokrytí čtení je běžně získáno mapováním osekvenovaných čtení jednoho jedince, k již známé referenční sekvenci jiného jedince stejného druhu. Dva jedinci se však vždy budou v určitém množství genů lišit, vznikají tak nenamapovaná čtení, která jsou zbytečně zahozena. Tato práce proto předpokládá, že biologická přesnost detekce CNV se dá zvýšit použitím nové reference, která je vytvořena ze stejného setu čtení jako čtení k této referenci mapovaná. Pro ověření tohoto tvrzení je využito sekvenačních čtení jedinců bakterie Klebsiella pneumoniae.
|
|
|
Detekce CNV v bakteriálních genomech
Lacinová, Michaela ; Sedlář, Karel (oponent) ; Škutková, Helena (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozborem strukturní variability genomu a metodami jeho sekvenování napříč všemi generacemi. Součástí rozboru je popis variability počtu kopií a možnosti její detekce. Praktická část práce je zaměřena na návrh algoritmu pro detekci CNV na základě analýzy a testování simulovaných genomických dat podle nerovnoměrného pokrytí v genomovém sestavení, proměnlivého zastoupení GC obsahu a vzdálenosti sekvenčních čtení. Tento algoritmus je následně otestován na genomických datech bakterie Klebsiella pneumoniae.
|
|
|
Morphological and Genomic Profiling of Circulating Tumor Cells in Metastatic Colorectal Cancer
Thiele, Jana-Aletta ; Pitule, Pavel (vedoucí práce) ; Mohelníková Duchoňová, Beatrice (oponent) ; Kasimir-Bauer, Sabine (oponent)
Kolorektální karcinom (CRC) je celosvětově třetím nejčastějším nádorovým onemocněním - je odpovědný za téměř 10 % všech nově diagnostikovaných nádorů a je druhou nejčastější příčinou úmrtí spojeného s nádory v Evropě. Paleta biomarkerů použitelných pro výběr vhodné terapie, cílené léčby a pro prognózu přežívání je stále omezená. Vzhledem k tomu, že CRC je heterogenní onemocnění, různé části nádoru mohou mít odlišné molekulární charakteristiky, které se mohou měnit během léčby nebo progrese onemocnění. Tyto místní nebo časové rozdíly není možné efektivně monitorovat prostřednictvím klasické biopsie. Pro umožnění detekce nádorové evoluce je potřebný neinvazivní a opakovaně dostupný biomarker. Tento biomarker mohou představovat cirkulující nádorové buňky (CTC), jelikož reprezentují solidní nádor v krevním řečišti. Bylo prokázáno, že EpCAM pozitivní CTC mají prognostický efekt u pacientů s CRC, ale jejich plný potenciál nebyl dosud prozkoumán. S využitím metody HD-SCA jsme mohli analyzovat celé spektrum CTC a klasifikovat je jako běžné CTC (HD-CTC), CTC s menším jádrem (CTC-Small), CTC s nízkou expresí epiteliálního znaku cytokeratinu (CTC-LowCK) a CTC podstupující apoptózu a tedy uvolňující DNA (CTC-cfDNA produkující). Navíc jsme detekovali a analyzovali CTC clustery (CTCC). Analýza zahrnovala nejen...
|
|
|
Detekce CNV v sekvenačních datech
Pleskačová, Barbora ; Škutková, Helena (oponent) ; Jugas, Robin (vedoucí práce)
Detekci variability počtu kopií v prokaryotických organismech je v současné době věnováno čím dál více pozornosti, a to zejména díky souvislosti CNV s patogenitou a antibiotickou rezistencí bakterií. Algoritmus navržený v této práci využívá k odhalování CNV segmentů detekci extrémů v signálu s hloubkou pokrytí. Pokrytí čtení je běžně získáno mapováním osekvenovaných čtení jednoho jedince, k již známé referenční sekvenci jiného jedince stejného druhu. Dva jedinci se však vždy budou v určitém množství genů lišit, vznikají tak nenamapovaná čtení, která jsou zbytečně zahozena. Tato práce proto předpokládá, že biologická přesnost detekce CNV se dá zvýšit použitím nové reference, která je vytvořena ze stejného setu čtení jako čtení k této referenci mapovaná. Pro ověření tohoto tvrzení je využito sekvenačních čtení jedinců bakterie Klebsiella pneumoniae.
|
|
|
Detekce CNV v bakteriálních genomech
Lacinová, Michaela ; Sedlář, Karel (oponent) ; Škutková, Helena (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozborem strukturní variability genomu a metodami jeho sekvenování napříč všemi generacemi. Součástí rozboru je popis variability počtu kopií a možnosti její detekce. Praktická část práce je zaměřena na návrh algoritmu pro detekci CNV na základě analýzy a testování simulovaných genomických dat podle nerovnoměrného pokrytí v genomovém sestavení, proměnlivého zastoupení GC obsahu a vzdálenosti sekvenčních čtení. Tento algoritmus je následně otestován na genomických datech bakterie Klebsiella pneumoniae.
|
|
|
Morphological and Genomic Profiling of Circulating Tumor Cells in Metastatic Colorectal Cancer
Thiele, Jana-Aletta ; Pitule, Pavel (vedoucí práce) ; Mohelníková Duchoňová, Beatrice (oponent) ; Kasimir-Bauer, Sabine (oponent)
Kolorektální karcinom (CRC) je celosvětově třetím nejčastějším nádorovým onemocněním - je odpovědný za téměř 10 % všech nově diagnostikovaných nádorů a je druhou nejčastější příčinou úmrtí spojeného s nádory v Evropě. Paleta biomarkerů použitelných pro výběr vhodné terapie, cílené léčby a pro prognózu přežívání je stále omezená. Vzhledem k tomu, že CRC je heterogenní onemocnění, různé části nádoru mohou mít odlišné molekulární charakteristiky, které se mohou měnit během léčby nebo progrese onemocnění. Tyto místní nebo časové rozdíly není možné efektivně monitorovat prostřednictvím klasické biopsie. Pro umožnění detekce nádorové evoluce je potřebný neinvazivní a opakovaně dostupný biomarker. Tento biomarker mohou představovat cirkulující nádorové buňky (CTC), jelikož reprezentují solidní nádor v krevním řečišti. Bylo prokázáno, že EpCAM pozitivní CTC mají prognostický efekt u pacientů s CRC, ale jejich plný potenciál nebyl dosud prozkoumán. S využitím metody HD-SCA jsme mohli analyzovat celé spektrum CTC a klasifikovat je jako běžné CTC (HD-CTC), CTC s menším jádrem (CTC-Small), CTC s nízkou expresí epiteliálního znaku cytokeratinu (CTC-LowCK) a CTC podstupující apoptózu a tedy uvolňující DNA (CTC-cfDNA produkující). Navíc jsme detekovali a analyzovali CTC clustery (CTCC). Analýza zahrnovala nejen...
|
host ::
RSS.