Upload
Download free for 30 days
Login
Submit Search
Slides -i._minkin
0 likes
251 views
BioinformaticsInstitute
1 of 28
Download now
Download to read offline
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
More Related Content
PPTX
12jil 3r angi mongol hel 21 d.dolgortsetseg
dokoo
PDF
решебник и гдз по математике за 1 класс петерсон, 2011 год
Иван Иванов
PDF
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
zaluu_medleg
PDF
lecture 4
Nd_twinkle
PDF
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
zaluu_medleg
PPTX
Garin awlaga mate
smilemunkhuu
PDF
10 r angi mat
bayja
PPTX
äàðààëàë
enkhtuya_od
12jil 3r angi mongol hel 21 d.dolgortsetseg
dokoo
решебник и гдз по математике за 1 класс петерсон, 2011 год
Иван Иванов
Òðàíñôîðìàòîðûí àæèëëàõ çàð÷èì
zaluu_medleg
lecture 4
Nd_twinkle
Çàíãèëààíû õ¿÷äëèéíí àðãà
zaluu_medleg
Garin awlaga mate
smilemunkhuu
10 r angi mat
bayja
äàðààëàë
enkhtuya_od
What's hot
(12)
PDF
Bodloguud
Byambanorov Tormoon
PDF
2013 03 17_computer_science_seminar
Computer Science Club
PDF
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
Computer Science Club
PDF
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011 104с
Сергей Лыжин
PDF
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
zaluu_medleg
PDF
ÕÝÂÐÝÃØÈË
zaluu_medleg
PDF
решебник и гдз по математике за 1 класс моро, 2011 год
Иван Иванов
PPTX
Garin awlaga mate
talst_bolor
PDF
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
Computer Science Club
PDF
TMPA-2015: The Verification of Functional Programs by Applying Statechart Dia...
Iosif Itkin
PPTX
Keisuud
zundarma
PPTX
тоон дараалал
enkhtuya_od
Bodloguud
Byambanorov Tormoon
2013 03 17_computer_science_seminar
Computer Science Club
20101021 proof complexity_hirsch_lecture05
Computer Science Club
гдз. 1 класс. к учебн. дорофеева, миракова 2011 104с
Сергей Лыжин
Òðàíñôîðìàòîðûí îðóóëãûí á¿ä¿¿â÷
zaluu_medleg
ÕÝÂÐÝÃØÈË
zaluu_medleg
решебник и гдз по математике за 1 класс моро, 2011 год
Иван Иванов
Garin awlaga mate
talst_bolor
Д. М. Ицыксон. Вводный курс. Лекция 2
Computer Science Club
TMPA-2015: The Verification of Functional Programs by Applying Statechart Dia...
Iosif Itkin
Keisuud
zundarma
тоон дараалал
enkhtuya_od
Ad
Viewers also liked
(18)
PPTX
Robot using Kinect
Duc Nguyen Van
PDF
Hoang Long_CV
Long Nguyen
PPT
Vien tham - 9 chuyen doi anh - c
ttungbmt
PPT
Vien tham - 10 phan loai anh - b
ttungbmt
PPTX
San pham 2
nguyehthithanhvan
PPT
Vien tham - 9 chuyen doi anh - a
ttungbmt
PPT
Vien tham - 9 chuyen doi anh - b
ttungbmt
PPT
Vien tham - 10 phan loai anh - a
ttungbmt
PPT
Vien tham - 8 tien xu ly anh
ttungbmt
PPT
Vien tham - 5 du lieu vien tham
ttungbmt
PPT
Vien tham - 0 tong quan
ttungbmt
PPTX
Phan 2 chuong 5 - giai doan anh
bien14
PPT
Vien tham - 7 he thong xu ly anh vien tham
ttungbmt
PPT
Vien tham - 6 giai doan anh
ttungbmt
PPT
Vien tham - 4 ve tinh vien tham
ttungbmt
PPTX
Phan 2 chuong 6 - vien tham ve tinh
bien14
PPT
đặC điểm của các đối tượng tự nhiên trên ảnh viễn thám
Đặng Hoàng
PDF
Bài giảng viễn thám
trankha8792
Robot using Kinect
Duc Nguyen Van
Hoang Long_CV
Long Nguyen
Vien tham - 9 chuyen doi anh - c
ttungbmt
Vien tham - 10 phan loai anh - b
ttungbmt
San pham 2
nguyehthithanhvan
Vien tham - 9 chuyen doi anh - a
ttungbmt
Vien tham - 9 chuyen doi anh - b
ttungbmt
Vien tham - 10 phan loai anh - a
ttungbmt
Vien tham - 8 tien xu ly anh
ttungbmt
Vien tham - 5 du lieu vien tham
ttungbmt
Vien tham - 0 tong quan
ttungbmt
Phan 2 chuong 5 - giai doan anh
bien14
Vien tham - 7 he thong xu ly anh vien tham
ttungbmt
Vien tham - 6 giai doan anh
ttungbmt
Vien tham - 4 ve tinh vien tham
ttungbmt
Phan 2 chuong 6 - vien tham ve tinh
bien14
đặC điểm của các đối tượng tự nhiên trên ảnh viễn thám
Đặng Hoàng
Bài giảng viễn thám
trankha8792
Ad
More from BioinformaticsInstitute
(20)
PPTX
Graph genome
BioinformaticsInstitute
PDF
Nanopores sequencing
BioinformaticsInstitute
PDF
A superglue for string comparison
BioinformaticsInstitute
PDF
Comparative Genomics and de Bruijn graphs
BioinformaticsInstitute
PDF
Биоинформатический анализ данных полноэкзомного секвенирования: анализ качес...
BioinformaticsInstitute
PPTX
Вперед в прошлое. Методы генетической диагностики древней днк
BioinformaticsInstitute
PDF
Knime & bioinformatics
BioinformaticsInstitute
PDF
"Зачем биологам суперкомпьютеры", Александр Предеус
BioinformaticsInstitute
PDF
Иммунотерапия раковых опухолей: взгляд со стороны системной биологии. Максим ...
BioinformaticsInstitute
PDF
Рак 101 (Мария Шутова, ИоГЕН РАН)
BioinformaticsInstitute
PDF
Плюрипотентность 101
BioinformaticsInstitute
PDF
Секвенирование как инструмент исследования сложных фенотипов человека: от ген...
BioinformaticsInstitute
PPTX
Инвестиции в биоинформатику и биотех (Андрей Афанасьев)
BioinformaticsInstitute
PPT
Biodb 2011-everything
BioinformaticsInstitute
PPT
Biodb 2011-05
BioinformaticsInstitute
PPT
Biodb 2011-04
BioinformaticsInstitute
PPT
Biodb 2011-03
BioinformaticsInstitute
PPT
Biodb 2011-01
BioinformaticsInstitute
PPT
Biodb 2011-02
BioinformaticsInstitute
PDF
Ngs 3 1
BioinformaticsInstitute
Graph genome
BioinformaticsInstitute
Nanopores sequencing
BioinformaticsInstitute
A superglue for string comparison
BioinformaticsInstitute
Comparative Genomics and de Bruijn graphs
BioinformaticsInstitute
Биоинформатический анализ данных полноэкзомного секвенирования: анализ качес...
BioinformaticsInstitute
Вперед в прошлое. Методы генетической диагностики древней днк
BioinformaticsInstitute
Knime & bioinformatics
BioinformaticsInstitute
"Зачем биологам суперкомпьютеры", Александр Предеус
BioinformaticsInstitute
Иммунотерапия раковых опухолей: взгляд со стороны системной биологии. Максим ...
BioinformaticsInstitute
Рак 101 (Мария Шутова, ИоГЕН РАН)
BioinformaticsInstitute
Плюрипотентность 101
BioinformaticsInstitute
Секвенирование как инструмент исследования сложных фенотипов человека: от ген...
BioinformaticsInstitute
Инвестиции в биоинформатику и биотех (Андрей Афанасьев)
BioinformaticsInstitute
Biodb 2011-everything
BioinformaticsInstitute
Biodb 2011-05
BioinformaticsInstitute
Biodb 2011-04
BioinformaticsInstitute
Biodb 2011-03
BioinformaticsInstitute
Biodb 2011-01
BioinformaticsInstitute
Biodb 2011-02
BioinformaticsInstitute
Ngs 3 1
BioinformaticsInstitute
Slides -i._minkin
1.
Reference-assisted chromosome assembly Kim J,
Larkin DM, Cai Q, Asan, Zhang Y, Ge RL, Auvil L, Capitanu B, Zhang G, 2Lewin HA, Ma J. PNAS USA 2013 Jan 29 Äîêëàä÷èê: Èëüÿ Ìèíêèí ÑÏáÀÓ ÐÀÍ 27 àïðåëÿ 2013 1 / 28
2.
Ïëàí Ìîòèâàöèÿ Îáùèé îáçîð ìåòîäà Äåòàëè Ðåçóëüòàòû Çàêëþ÷åíèå 2
/ 28
3.
Ìîòèâàöèÿ Ñåêâåíèðóåòñÿ âñå áîëüøå
è áîëüøå ãåíîìîâ Íå òàê ñëîæíî ïîëó÷èòü êîíòèãè Êàê ñîáðàòü êîíòèãè â ãåíîì? Íåîáõîäèìî ãåíîì êàðòèðîâàòü Òðóäîåìêî è äîðîãî Áîëü 3 / 28
4.
Ñáîðêà ïî ðåôåðåíñó ×òî
ïðåäëàãàëîñü ðàíåå: Ëþäè ïûòàëèñü ïðèêëàäûâàòü ðèäû/êîíòèãè ê ðåôåðåíñó Ñêëåèâàÿ êîíòèãè è íàõîäÿ âîçìîæíûå íåïðàâèëüíûå ñî÷ëåíåíèÿ Íåêîòîðûå äàæå èñïîëüçóþò ôèëîãåíåòèêó Òåì íå ìåíåå, ðåôåðåíñ ïðè ýòîì îäèí Ëèáî èñïîëüçóþòñÿ ïîïàðíûå ñðàâíåíèÿ 4 / 28
5.
Îáùèé îáçîð ìåòîäà Ñðàâíèòåëüíàÿ
ãåíîìèêà íàì ïîìîæåò Âîçüìåì ðåôåðåíñ Íàéäåì synteny-áëîêè ìåæäó äâóìÿ ãåíîìàìè Ïîñìîòðèì íà áëîêè íà êîíöàõ êîíòèãîâ Áåäà ìîãóò áûòü íåëèíåéíûå ïåðåñòðîéêè Äàâàéòå âîçüìåì åùå âíåøíèå ãåíîìû È ïîïðîáóåì îöåíèòü âåðîÿòíîñòü ñëåäîâàíèÿ ôðàãìåíòîâ 5 / 28
6.
Îáùèé îáçîð ìåòîäà Íàõîäèì
synteny-ôðàãìåíòû ìåæäó ðåôåðåíñîì è ñîáèðàåìûì ãåíîìîì Îòñëåæèâàåì òå æå ôðàãìåíòû âî âíåøíèõ ãåíîìàõ Îöåíèâàåì âåðîÿòíîñòü ñëåäîâàíèÿ îäíîãî ôðàãìåíòà ïîñëå äðóãîãî Ïðèêðó÷èâàåì ïàðíóþ èíôîðìàöèþ Ñòðîèì âçâåøåííûé ãðàô èç ñîåäèíåíèé ìåæäó áëîêàìè Âåñ ðåáðà ýòî âçâåøåííàÿ ñóììà = âåðîÿòíîñòü + ïàðíàÿ èíôîðìàöèÿ Áóäåì æàäíî ñêëåèâàòü êîíòèãè 6 / 28
7.
Ãðàô Ó êàæäîãî áëîêà
åñòü ãîëîâà bh è õâîñò bt Còðîèì ãðàô, ãäå V = {bh , bt |b ∈ B} Êàæäûé áëîê èìååò íîìåð ñî çíàêîì Íîìåðà ìîæíî ïîëó÷èòü, åñëè îáîéòè ãðàô Êàæäîå ðåáðî ýòî ïàðà (i, j), ãäå i è j ýòî íîìåðà áëîêîâ Ðèñ. 1: Ïðèìåð ãðàôà èç òðåõ áëîêîâ. Íîìåðà áëîêîâ ìîæíî ïðî÷èòàòü êàê (b1, −b2, b3) ëèáî êàê (−b3, b2, −b1) 7 / 28
8.
Ðåáðà Âåñà ðåáåð îïðåäåëÿþòñÿ
êàê: w(i, j) = 1 i = −j αProb(i, j) + (1 − α)Link(i, j) èíà÷å Prob(i, j) ýòî àïîñòåðèîðíàÿ âåðîÿòíîñòü ñëåäîâàíèÿ áëîêîâ i è j Link(i, j) ýòî score ïîñ÷èòàííûé ïðè ïîìîùè ïàðíûõ ðèäîâ α ìîæíî îöåíèòü èñõîäÿ èç ðåàëüíûõ äàííûõ 8 / 28
9.
Ñîäåðæàòåëüíàÿ êàðòèíêà Ðèñ. 2:
Îáçîð ìåòîäà 9 / 28
10.
Êàê ìû ñ÷èòàåì
Prob(i, j) Ìû ïðåäïîëàãàåì, ÷òî ó íàñ åñòü ôèëîãåíèÿ Ñíà÷àëà ïåðåñàæèâàåì äåðåâî Ìåæäó A1 è T äîáàâëÿåòñÿ íîâûé êîðåíü A0 t(A0, T) = t(A1, R), t(A1, A0) = 0 Ðèñ. 3: Ïåðåñàäêà äåðåâà 10 / 28
11.
Êàê ìû ñ÷èòàåì
Prob(i, j) Ïóñòü â ãåíîìå T åñòü áëîê bi, òîãäà pT (i) è sT (i) ýòî ñëåäóþùèé è ïðåäûäóùèé áëîêè Åñëè pT (j) = i è sT (i) = j, ìû ãîâîðèì, ÷òî bi è bj ñìåæíû â ãåíîìå T, ò.å. AT (i, j) = 1 Prob(i, j) = P(AT (i, j) = 1|DT ) = = P(pT (j) = i|DT )P(sT (i) = j|DT ) Ïîñ÷èòàåì P(pT (j) = i|DT ) ïî ôîðìóëå Áàéåñà: P(pT (j) = i|DT ) = P(DT |PT (j) = i)P(PT (j) = i) P(DT ) 11 / 28
12.
Åùå îäíî ïðåäïîëîæåíèå P(pT
(j) = i|DT ) = P(DT |pT (j) = i)P(pT (j) = i) k P(DT |pT (j) = k)P(pT (j) = k) Ïðåäïîëàãàåì, ÷òî âñå àïðèîðíûå âåðîÿòíîñòè P(pT (j) = i) îäèíàêîâûå: P(pT (j) = i|DT ) = P(DT |pT (j) = i) k P(DT |pT (j) = k) Åñëè T ýòî ëèñò äåðåâà, òî ïðàâäîáèå îïðåäåëÿåòñÿ ïðîñòî: P(DT |pT (j) = i) = 1 pT (j) = i 0 èíà÷å 12 / 28
13.
Åñëè ìû íå
â ëèñòå Åñëè T ýòî êîðåíü ïîääåðåâà ñ äâóìÿ äî÷åðíèìè óçëàìè L è R: P(pT (j) = i|DT ) = P(DL|pT (j) = i)P(DR|pT (j) = i) = = k P(DL|pL(j) = k) P(pL(j) = k|pT (j) = k)× × k P(DR|pR(j) = k) P(pR(j) = k|pT (j) = i) P(pL(j) = k|pT (j) = k) ýòî âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî â ãåíîìå L áëîê, ñòîÿùèé ïåðåä j âäðóã çàìåíèëñÿ íà k 13 / 28
14.
Êàê îöåíèòü âåðîÿòíîñòü
çàìåíû áëîêà Ýòà âåðîÿòíîñòü îöåíèâàåòñÿ ïðè ïîìîùè ìîäåëè ýâîëþöèè ÄÍÊ Jukes-Cantor ðàñøèðåííîé äëÿ òî÷åê ðàçëîìà: P(pL(j) = k|pT (j) = k) = 1 2n − 1 − 2n − 2 2n − 1 e−(2n−1)µtTL Ãäå: n ÷èñëî áëîêîâ µ ïàðàìåòð ìîäåëè (äëÿ âñåõ óçëîâ îäèí) tTL äëèíà âåòâè 14 / 28
15.
Êàê óçíàòü çíà÷åíèå
µ 15 / 28
16.
Òåïåðü ñ÷èòàåì score
äëÿ ïàðíîé èíôîðìàöèè Ðàññìîòðèì ñëó÷àé äëÿ ðàçíûõ scaold'îâ Nir (i, j) êîëè÷åñòâî ïàðíûõ ðèäîâ, ïðèëîæèâøèõñÿ â áëîêè i è j Ðàññòîÿíèå íå äîëæíî ïðåâûøàòü ðàçìåð âñòàâêè + 2SD 16 / 28
17.
Ñëó÷àé îäèíàêîâûõ scaold'îâ Íàéäåì
ïàðíûå ðèäû, äèñòàíöèÿ ìåæäó êîòîðûìè = ðàññòîÿíèå âñòàâêè +/- 2SD Ïî ðåãèîíàì ìåæäó áëîêàìè ïðîéäåìñÿ ñêîëüçÿùèì îêíîì Îêíà ñ÷èòàþò ïîêðûòèå è çàåçæàþòâ áëîêè íà Lf = 50 Kbp Ðàçìåð îêíà Lw = 1 Kbp, ïåðåêðûòèå = Lw /2 Äëÿ êàæäîãî îêíà ñ÷èòàåì pa = ïîêðûòèå îòíîñèòåëüíî ñðåäíåãî ïî âñåì ñêàôôîëäàì Pia(i, j) = ìèíèìàëüíîå çíà÷åíèå pa 17 / 28
18.
Òåïåðü ñ÷èòàåì Link(i,
j) Ñîáåðåì âñå â êó÷ó Pir (i, j) çíà÷åíèå Nir (i, j) îòíîñèòåëüíî ñðåäíåãî ïî âñåì âîçìîæíûì ðåáðàì P(i, j) = Pir (i, j) sf (i) = sf (j) Pia(i, j) sf (i) = sf (j) 18 / 28
19.
Ñêëåèâàåì êîíòèãè íàïðàâî
è íàëåâî 19 / 28
20.
Ñèíòåòè÷åñêèé òåñò Âîçüìåì äâå
÷åëîâå÷åñêèå õðîìîñîìû Ïîïðîñèì Evolver ñãåíåðèðîâàòü íàì 12 ñèíòåòè÷åñêèõ ãåíîìîâ Îäèí ãåíîì âñåãäà áóäåò ðåôåðåíñîì Êàêîé-òî äðóãîé áóäåò ñîáèðàåìûì Îñòàëüíûå áóäóò âíåøíèìè Ðèñ. 4: Ñèíòåòè÷åñêèé òåñò 20 / 28
21.
Ïîïðîáóåì óëó÷øèòü ðåàëüíûå
ñáîðêè Äàííûå îò Genome Assembly Gold-Standard Evaluations (GAGE) Ñåìü ñáîðîê 14-é õðîìîñîìû ÷åëîâåêà Ìûøü è îðàíãóòàíã â êà÷åñòâå ðåôåðåíñà Êðóïíûé ðîãàòûé ñêîò â êà÷åñòâå âíåøíåãî ãåíîìà 21 / 28
22.
Óëó÷øàåì ðåàëüíûå ñáîðêè 22
/ 28
23.
Íå âñå ðåôåðåíñû
îäèíàêîâî ïîëåçíû 23 / 28
24.
Ñáîðêà ãåíîìà òèáåòñêèõ
àíòèëîï Pantholops hodgsonii; 2N = 60 Êîðîâû â êà÷åñòâå ðåôåðåíñà ×åëîâåê â ðîëè âíåøíåãî ãåíîìà Ìèíèìàëüíûé ðàçìåð synteny-áëîêà 150 KBP Âûáðàëè 1 434 scaold'îâ èç âñåãî 15 996 øòóê (ïîêðûòèå 96%) Íàøëè 1 597 synteny-áëîêîâ Ýòè áëîêè ïîêðûâàþò 95% ãåíîìà àíòèëîï, 29 êîðîâüèõ àâòîñîì è X õðîìîñîìû Íàøëîñü 1,537 ñîåäèíåíèé ìåæäó áëîêàìè, èç êîòîðûõ 73 áûëè íàéäåíû òîëüêî RACA 24 / 28
25.
Ðåçóëüòàòû 25 / 28
26.
Âàëèäàöèÿ 14 ñî÷ëåíåíèé áûëè
âàëèäèðîâàíû c ïîìîùüþ PCR Èç íèõ 11 ñãåíåðèðîâàëè åäèíñòâåííûé ôðàãìåíò ×åòûðå PCR ïðîäóêòà áûëè î÷åíü ïîõîæè íà ïðèìåðíûé ðàçìåð ïðîáåëà RACA íàøëà òàêæå äâà îøèáî÷íûõ ñîåäèíåíèÿ PCR ïîäòâåðäèëà îøèáêó 26 / 28
27.
Çàêëþ÷åíèå Òåïåðü ó íàñ
åñòü ñïîñîá ñêëåèâàòü êîíòèãè áåç êàðòèðîâàíèÿ Ñàìà èäåÿ èñïîëüçîâàòü íåñêîëüêî âíåøíèõ ãåíîìîâ î÷åíü ïðèâëåêàòåëüíà Èñïîëüçóåòñÿ èíôîðìàöèÿ èçî âñåõ ãåíîìîâ ñðàçó ßâíî èñïîëüçóåòñÿ ôèëîãåíåòè÷åñêîå äåðåâî Êàê ïîêàçûâàþò ðåçóëüòàòû, RACA ðàáîòàåò 27 / 28
28.
Ñïàñèáî çà âíèìàíèå! 28
/ 28
Download