Loading...

A Novel Method to Improve Binning of Metagenomic Sequence Fragments by Using Gene Ontology Graphs

Abolhassani, Ilia | 2021

456 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 54739 (19)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Computer Engineering
  6. Advisor(s): Beigy, Hamid; Marashi, Amir
  7. Abstract:
  8. Bacteria are the first organisms, and ath the same time, the most diverse forms of life that appeared on the earth and without their functions living on the earth would not be possible. Therefore, recognition of bacteria is greatly important and can lead to the recognition of new genes, production of new antibiotics and anti-cancer compounds, etc. The problem of identifying the bacterial genome from DNA sequences obtained directly from environmental samples is known as Metagenomics. One of the main stages of Metagenomics is the binning of genetic components and because bio-marker based binning methods are only able to bin 1% of bacterial species, bio-marker free methods have been considered more than the other methods. However, the best available binning methods do not have high accuracy and bin only 2/3 of genome fragments. In this thesis, we present a novel method for improving and completing the Metagenomics data binning procedure by using biological networks and gene ontology graphs on the initialized binning result. This method was tested on various datasets which were binned with base methods and provided an appropriate binning improvement with higher accuracy and completeness. The method considers fragments that work together on the same biological process, cellular compartments or molecular function which are likely belong to the same genome.According to the results shown in the conclusion section, the proposed method reduced misclassified assignment and was able to identify rare bacteria species which are greatly valuable and hard to find. With using the proposed method, the accuracy of binning for different sizes of CAMI1 datasets that were binned with three base binners Metabat 1 & 2 and MaxBin2 has been increased 1 to 12 percent
  9. Keywords:
  10. Metagenomics ; Biological Networks ; Metagenomics Sequences Assembly ; Gene Ontology ; Binning ; Genome Sequencing

 Digital Object List

 Bookmark

  • 215703bac2d4441fae93734749cf1e1a6f52e8bbc537f9020aed6be35b391fde.pdf
  • 25e172886c10d93fe554ed2eb910768fd1a411874ea5f9936f9a3b0752a8891e.pdf
  • 215703bac2d4441fae93734749cf1e1a6f52e8bbc537f9020aed6be35b391fde.pdf
    • مقدمه
      • تعریف مسئله
      • اهمیت موضوع
      • اهداف تحقیق
      • ساختار پایان‌نامه
      • جمع‌بندی
    • پیش‌زمینه
      • توالی‌یابی
        • خوانش‌ها
        • کانتیگ‌ها
        • چار‌چوب ژنی
      • فراوانی‌ها
        • فرکانس گوانوزین-سیتیدین
        • فرکانس k-تایی‌
      • آرایه‌شناسی زیستی
      • واکنش زنجیره‌ای پلیمراز
      • راهبرد‌های شناسایی‌ میکروب‌ها
        • متاتاکسونومیکس
        • متاژنومیکس
        • متاترنسکریپتومیکس
      • هستی‌شناسی ژن
        • شبکه مسیر KEGG
      • روش‌های کاهش ابعاد
        • آنالیز مولفه‌های اولیه
        • تعبیه همسایه تصادفی توزیع t
      • جمع‌بندی
    • کارهای پیشین
      • روش‌های دسته‌بندی
        • روش‌های بر مبنای ترکیب‌بندی
        • روش‌های بر مبنای فراوانی
        • ادغام دو روش ترکیب‌بندی و فراوانی
      • نقشه‌های خودسازمان‌دهنده رو به رشد
      • روش MaxBin
      • روش MaxBin2
      • روش MetaBat1
      • روش BusyBee
      • روش MetaBat2
      • روش‌های حاشیه‌نویسی ژن‌ها
      • روش‌های امتیازد‌هی گراف‌ هستی‌شناسی ژن
      • مشخص کردن ژن‌ها
        • شبکه سوخت‌و‌ساز
      • روش بهبود‌ دهنده DAS Tool
      • چالش‌ها
      • جمع‌بندی
    • روش پیشنهادی
      • دسته‌بند پایه
      • حاشیه نویسی ژن‌ها
      • امتیاز دهی شناسه‌ها
      • امتیازدهی کانتیگ‌ها به دسته‌ها
        • نرمال‌سازی و خنثی کردن گونه‌های غالب
      • دسته‌بندی نهایی
      • مجموعه داده‌های آزمون
      • مصور‌سازی داده‌های متاژنومیکس
      • روش‌های ارزیابی
      • جمع‌بندی
    • نتایج جدید
      • فراپارامتر‌ها
      • نتایج اجرا
        • CAMI کوچک
        • CAMI متوسط
        • CAMI بزرگ
      • تحلیل نتایج
      • جمع‌بندی
    • جمع‌بندی و کارهای آتی
      • جمع‌بندی
      • پیشنهاد برای ادامه‌ی کار
    • مطالب تکمیلی
...see more