Developing new approaches for multi-platform and multi-individual genomic sequence assembly

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: PINAR KAVAK

Danışman: TUNGA GÜNGÖR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yüksek hacimli dizileme (YHD) teknolojileri büyük ölçüde veriyi düşük maliyete üretiyor, bu durum büyük miktardaki DNA dizisi verisini analiz etmek için algoritma geliştirme araştırmasını hızlandırdı. Bu tezde, genomiks alanında üç bağlantılı probleme yeni çözümler getiriyoruz. İlk olarak, her ne kadar YHD'ye dayalı analizlerin doğruluğu ve tekrarlanabilirliği üzerinde önemli gelişmeler kaydedilse de YHD platformlarının dayanıklılık açısından kullanılabilirliği hala açık soru. Yaygın bir YHD platformunun klinik uygulamalarda kullanılabilirliğini dayanıklılık açısından incelemek için iki bireyin genomlarının tüm genom dizileme verisini iki ayrı merkezde diziledik. YHD platformları ilk-aşama klinik tesler için veri sağlamada çok güçlüler ancak varyant tahminlerinin klinik uygulamalarda kullanılmadan önce ortogonal yöntemlerle doğrulanması gerektiği sonucunu gözlemledik. İkinci olarak genom birleştirme problemi için hala yaratıcı çözümlere ihtiyacımız var. Çok kısa DNA dizilerini -idealde- tüm kromozom dizilerine birleştirmek şu sebeplerden karmaşık bir iş (i) genomların tekrarlı ve kopyalı yapısı (ii) YHD'nin ürettiği verinin kısa ve hatalı olması. Birleştirme doğruluğunu artırmak için üç farklı teknolojiden (Illumina, Ion-Torrent, Roche-454) veri dahil eden yeni bir metod sunuyoruz. Son olarak, ortalama dizi parçacığından uzun yeni dizi insersiyonlarının tanımlanması hala zorlu bir iş. Özellikle yeni dizi insersiyon bulma için geliştirilmiş ve yeniden tüm genom birleştirmesini es geçebilecek az sayıda algoritma var. Tek veya çok genom dizisi verisetlerinde verimli ve doğru bir şekilde yeni dizi insersiyonlarını bulan ve genotipleme yapan yeni bir algoritma Pamir'i sunuyoruz.