Bakalářská práce

Optimalizace metody detekce změn v počtu kopií genů z dat DNA mikročipů

Optimalization of methods for detection of copy number changes from DNA microarray data.

Tomáš Reigl, učo 357888
Anotace

Ve své bakalářské práci se věnuji výpočetnímu algoritmu MSMAD (Budinská et al., 2009) určenému k analýze dat z array CGH mikročipů. Tato metoda implementovaná jako funkce v matematickém software R slouží k vyhledávání genových aberací (amplifikací a delecí) v genomu. Narozdíl od mnoha ostatních metod využívá kombinaci vyhlazování a vyhledávání zlomových bodů v datech, a proto je velmi účinná i při …více

Abstract

In this thesis I study computational algorithm MSMAD (Budinská et al., 2009) used for analysis of data from array CGH. This method is implemented in software for statistical computing R and is used for detection of genome aberrations (amplifications or deletions). In comparison to many other methods, this method uses smoothing with breakpoint detection which makes it very effective even in very noisy …více

Klíčová slova
MSMAD mikročip array CGH implementace R optimalizace MSMAD microarray implementation optimization
Zadání práce
Metody pro analýzu dat mikročipů pro studium změn v počtu kopií genů vyžadují komplexní analýzu a dnes existuje značné množství specializovaných statistických metod vytvořených pro tento účel. Většina těchto metod je ale příliš výpočetně komplexní a stává se těžko aplikovatelná na data, která dnes již představují statisíce až miliony sekvencí na jeden vzorek. Je proto nutné výpočetně přizpůsobit existující metody. Jednou z těchto metod je MSMAD, naprogramovaná v R. Díky své nekomplexitě má potenciál analyzovat tato data efektivně, avšak chybí jí vhodné algoritmické řešení. Úlohou studenta bude:
  • Nastudovat současné algoritmické řešení metody MSMAD.
  • Přizpůsobit toto řešení tak, aby se metoda dala efektivně aplikovat na data nejnovějších platforem pokrývajících miliony genomických sekvencí, a to hlavně:
    - optimalizací výpočtové náročnosti - implementací vybraných funkcí do programovacích jazyků C, C++, Python,Perl (podle rozhodnutí studenta) a jejich propojením s R
    - validací výkonnosti metody v detekci amplifikací a delecí na simulovaných a reálných datových souborech
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
21. 3. 2013 10:04, doc. Mgr. Eva Budinská, Ph.D., učo 40822
Plný text práce
1,4 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
13. 6. 2013
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Mgr. Eva Budinská, Ph.D., učo 40822
Bioinf EnvEpi RECETOX PřF MU

Oponent

RNDr. Miroslav Kubásek, Ph.D.

Literatura

  • BUDINSKÁ, Eva; Eva GELNAROVÁ a Michael G. SCHIMEK. MSMAD: a computationally efficient method for the analysis of noisy array CGH data. Bioinformatics. Oxford University Press, 2009, roč. 25, č. 6, s. 703-713. ISSN 1367-4803.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Experimentální biologie
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce
 
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Archiv závěrečné práce Tomáš Reigl PřF B-EXB BIMAT, učo 357888 tgwuv/7
1. 2. 2013
Složky
Soubory
annotation_english.txt
Reigl, T.
16. 3. 2013
Anotace česky annotation.txt
Reigl, T.
15. 3. 2013
keywords.txt
Reigl, T.
16. 3. 2013
Plný text práce MSMAD.docx
Reigl, T.
15. 3. 2013
Posudek oponenta PO_Reigl.pdf
Lopuchovská, R.
3. 6. 2013
Příloha priloha.tar.gz
Reigl, T.
15. 3. 2013

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.