Симулятор прочтений генома (проект) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
м (→Какие будут использоваться технологии?) |
|||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
|name=Симулятор случайных прочтений генома | |name=Симулятор случайных прочтений генома | ||
|mentor=Колесниченко Игнатий | |mentor=Колесниченко Игнатий | ||
| − | |mentor_login={{URLENCODE: | + | |mentor_login={{URLENCODE:Ignat|WIKI}} |
|semester=Весна 2015 | |semester=Весна 2015 | ||
|course=1 | |course=1 | ||
Версия 00:45, 3 января 2015
| Ментор | Колесниченко Игнатий |
| Учебный семестр | Весна 2015 |
| Учебный курс | 1-й курс |
| Проект можно развивать на летней практике | |
Что это за проект?
Задача состоит в том, чтобы написать программу, которая генерирует случайные прочтения генома. Данная программа крайне полезна для тестирования различных алгоритмов выравнивания (https://ru.wikipedia.org/wiki/Картирование_коротких_прочтений). Также будет необходимо измерить качество различных алгоритмов выравнивания на симулированных данных.
Чему вы научитесь?
Вы узнаете:
- Что такое секвенирование генома нового поколения, и как обрабатываются его данные.
- Какие ошибки бывают в данной технологии и как такие ошибки можно симулировать искусственным образом.
- Как сравнивать различные выравниватели и визуализировать результаты сравнения.
Какие начальные требования?
Необходимо на базовом уровне знать C++ и Python, а также желание разобраться в том, как анализируется геном.
Какие будут использоваться технологии?
В процессе работы необходимо будет работать с разными форматами представлени геномных данных (fastq, fasta, sam, bam) а также запускать различные программы для их обработки (BWA, Bowtie, Shrimp).
Темы вводных занятий
- Введение в молекулярную биологию: что такое ДНК, геном, белки, мутации.
- Алгоритмы выравнивания коротких прочтений.
Направления развития
- Научиться генерировать разные типа ошибок: точечные мутации, короткие инсерции/делеции, длинные инсерции/делеции, транслокации.
- Научиться учитывать специфику различных секвенаторов: падение качества выравнивания ближе к концу рида, парные риды, высокая частота точечных делеций и.т.д
Критерии оценки
- 4-5 – необходимо написать простейший алгоритм генерации случайных прочтений, учитывающий точечные мутации. С помощью сгенерированных данных необходимо измерить качество хотя бы двух выравнивателей.
- 6-7 – алгоритм должен уметь генерировать инсерции и делеции, иметь разные настройки про желаемое покрытие, частоту мутаций и пр.
- 8-10 – генерация данных специфичных для различных выравнивателей и сравнение качества работы различных специфичных выравнивателей с учетом полученных данных. Добавление в сравнение качества коллеров мутаций.
