1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm

161 11 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 161
Dung lượng 3,72 MB

Nội dung

Ngày đăng: 11/07/2021, 16:36

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] J. Handelsman, The new science of metagenomics: Revealing the secrets of out micro- bial planet. The National Academies Press, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The new science of metagenomics: Revealing the secrets of out micro-bial planet
[2] J. C. Wooley, A. Godzik, and I. Friedberg, “A primer on metagenomics,” PLoS Comput Biol, vol. 6, no. 2, p. e1000667, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A primer on metagenomics,”"PLoS ComputBiol
[3] W. Fiers, R. Contreras, and M. Ysebaert, “Complete nucleotide sequence of bacte- riophage ms2 rna: primary and secondary structure of the replicase gene,” Nature, vol. 250, 1976 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Complete nucleotide sequence of bacte-riophage ms2 rna: primary and secondary structure of the replicase gene,” "Nature
[4] R. I. Amann, W. Ludwig, and K.-H. Schleifer, “Phylogenetic identification and in situ detection of individual microbial cells without cultivation.,” Microbiological reviews, vol. 59, no. 1, pp. 143–169, 1995 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phylogenetic identification and in situdetection of individual microbial cells without cultivation.,”"Microbiological reviews
[5] P. J. Turnbaugh, R. E. Ley, M. Hamady, C. Fraser-Liggett, R. Knight, and J. I. Gor- don, “The human microbiome project: exploring the microbial part of ourselves in a changing world,” Nature, vol. 449, no. 7164, p. 804, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The human microbiome project: exploring the microbial part of ourselves in achanging world,”"Nature
[6] G. W. Tyson, J. Chapman, P. Hugenholtz, E. E. Allen, R. J. Ram, P. M. Richardson, V. V. Solovyev, E. M. Rubin, D. S. Rokhsar, and J. F. Banfield, “Community structure and metabolism through reconstruction of microbial genomes from the environment,”Nature, vol. 428, no. 6978, pp. 37–43, 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Community structureand metabolism through reconstruction of microbial genomes from the environment,”"Nature
[7] D. B. Rusch, A. L. Halpern, G. Sutton, K. B. Heidelberg, S. Williamson, S. Yooseph, D. Wu, J. A. Eisen, J. M. Hoffman, and K. Remington, “The sorcerer ii global ocean sampling expedition: Northwest atlantic through eastern tropical pacific,” PLoS Biol- ogy, vol. 5, no. 3, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The sorcerer ii global oceansampling expedition: Northwest atlantic through eastern tropical pacific,”"PLoS Biol-ogy
[8] J. Qin, R. Li, J. Raes, M. Arumugam, K. S. Burgdorf, C. Manichanh, T. Nielsen, N. Pons, F. Levenez, T. Yamada, et al., “A human gut microbial gene catalogue estab- lished by metagenomic sequencing,” nature, vol. 464, no. 7285, pp. 59–65, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: et al.", “A human gut microbial gene catalogue estab-lished by metagenomic sequencing,”"nature
[9] T. Thomas, J. Gilbert, and F. Meyer, “Metagenomics-a guide from sampling to data analysis,” Microb Inform Exp, vol. 2, no. 3, pp. 1–12, 2012 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Metagenomics-a guide from sampling to dataanalysis,”"Microb Inform Exp
[10] P. Deschavanne, A. Giron, J. Vilain, C. Dufraigne, and B. Fertil, “Genomic signature is preserved in short dna fragments,” in The Fourth Annual International Conference on Computational Molecular Biology - RECOMB200, pp. 232–233, 2000 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Genomic signatureis preserved in short dna fragments,” in "The Fourth Annual International Conferenceon Computational Molecular Biology - RECOMB200
[11] O. U. Nalbantoglu, S. F. Way, S. H. Hinrichs, and K. Sayood, “Raiphy: Phylogenetic classification of metagenomics sample using iterative refinement of rellative abun- dance index profiles,” BMC Bioinformatics, vol. 12, January 2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Raiphy: Phylogeneticclassification of metagenomics sample using iterative refinement of rellative abun-dance index profiles,”"BMC Bioinformatics
[12] J. A. Eisen, “Environmental shotgun sequencing: Its potential and challenges for study- ing the hidden world of microbes,” PLoS Biol., vol. 5, no. 3, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Environmental shotgun sequencing: Its potential and challenges for study-ing the hidden world of microbes,”"PLoS Biol
[13] B. Liu, T. Gibbons, M. Ghodsi, T. Treangen, and M. Pop, “Accurate and fast estimation of taxonomic profiles from metagenomic shotgun sequences,” BMC Genomics, 2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Accurate and fast estimationof taxonomic profiles from metagenomic shotgun sequences,”"BMC Genomics
[14] B. S. Everitt, S. Landau, M. Leese, and D. Stahl, Cluster Analysis, 5th Edition. US:Wiley, 2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Cluster Analysis, 5th Edition
[15] C. L. Liu, Introduction to combinatorial mathematics, vol. 181. McGraw-Hill New York, 1968 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Introduction to combinatorial mathematics
[16] H. F. Lodish, A. Berk, S. L. Zipursky, P. Matsudaira, D. Baltimore, J. Darnell, et al., Molecular cell biology, vol. 5. W. H. Freeman, 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: et al.,Molecular cell biology
[17] F. Sanger, S. Nicklen, and A. R. Coulson, “Dna sequencing with chain-terminating in- hibitors,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 74, no. 12, pp. 5463–5467, 1977 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Dna sequencing with chain-terminating in-hibitors,”"Proceedings of the National Academy of Sciences
[18] J. Shendure and H. Ji, “Next-generation dna sequencing,” Nature biotechnology, vol. 26, no. 10, pp. 1135–1145, 2008 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Next-generation dna sequencing,” "Nature biotechnology
[19] W. J. Ansorge, “Next-generation dna sequencing techniques,” New biotechnology, vol. 25, no. 4, pp. 195–203, 2009 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Next-generation dna sequencing techniques,” "New biotechnology
[20] M. L. Metzker, “Sequencing technologies -the next generation,” Nature Review, vol. 11, pp. 31 – 46, December 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Sequencing technologies -the next generation,” "Nature Review

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Quy trình xử lý của một dự án trong lĩnh vực metagenomics. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 1.1 Quy trình xử lý của một dự án trong lĩnh vực metagenomics (Trang 23)
Hình 2.2: Kỹ thuật giải mã trình tự đoạn ngắn. Đoạn gạch dưới thể hiện thông tin gối đầu giữa các trình tự. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 2.2 Kỹ thuật giải mã trình tự đoạn ngắn. Đoạn gạch dưới thể hiện thông tin gối đầu giữa các trình tự (Trang 31)
Hình 2.4: Ví dụ về sự phong phú của hệ gien. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 2.4 Ví dụ về sự phong phú của hệ gien (Trang 35)
Hình 3.1: Phân bố l-mer và việc sử dụng các ngưỡng countmi n, nummin để loại bỏ l-mer không tin cậy. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 3.1 Phân bố l-mer và việc sử dụng các ngưỡng countmi n, nummin để loại bỏ l-mer không tin cậy (Trang 57)
Hình 4.3: Tần số xuất hiện 4-mer của 4 nhóm chứa các trình tự không gối đầu nhau được lấy mẫu từ 2 hệ gien của hai loài: Bacillus thuringiensis - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 4.3 Tần số xuất hiện 4-mer của 4 nhóm chứa các trình tự không gối đầu nhau được lấy mẫu từ 2 hệ gien của hai loài: Bacillus thuringiensis (Trang 77)
Bảng 5.1: Tập dữ liệu chứa trình tự dạng Roche 454. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 5.1 Tập dữ liệu chứa trình tự dạng Roche 454 (Trang 85)
Bảng 5.2: Tập dữ liệu chứa trình tự dạng Illumina. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 5.2 Tập dữ liệu chứa trình tự dạng Illumina (Trang 86)
Bảng 5.3: F-measure của MetaCluster 5.0, AbundanceBin và BiMeta trên tập dữ liệu từ S1 đến S10. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 5.3 F-measure của MetaCluster 5.0, AbundanceBin và BiMeta trên tập dữ liệu từ S1 đến S10 (Trang 88)
Hình 5.3: Hiệu năng của MetaCluster 5.0, BiMeta, AbundanceBin và MetaAB trên các tập dữ liệu từ L1 đến L6. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 5.3 Hiệu năng của MetaCluster 5.0, BiMeta, AbundanceBin và MetaAB trên các tập dữ liệu từ L1 đến L6 (Trang 89)
liệu này (được thể hiện ở bảng 5.4) - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
li ệu này (được thể hiện ở bảng 5.4) (Trang 90)
Hình 5.4: Hiệu năng của MetaCluster 2.0 và BiMeta trên các tập dữ liệu từ R1 đến R9. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 5.4 Hiệu năng của MetaCluster 2.0 và BiMeta trên các tập dữ liệu từ R1 đến R9 (Trang 91)
Hình 5.5: Độ chính xác trung bình của việc gom nhóm trình tự ở pha 1, và F-measure trung bình của BiMeta với giá trịmkhác nhau. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 5.5 Độ chính xác trung bình của việc gom nhóm trình tự ở pha 1, và F-measure trung bình của BiMeta với giá trịmkhác nhau (Trang 92)
Bảng 6.3: Thời gian chạy của MEGAN, SOrt-ITEMS, và SeMeta trên tập dữ liệu ds2. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 6.3 Thời gian chạy của MEGAN, SOrt-ITEMS, và SeMeta trên tập dữ liệu ds2 (Trang 115)
Hình 6.9: Kết quả thực thi của SeMeta trên tập dữ liệu thực AMD. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.9 Kết quả thực thi của SeMeta trên tập dữ liệu thực AMD (Trang 117)
Hình 6.11: Độ nhạy (A) và độ chính xác (A) của SeMeta với giá trị min-score smin khác nhau cho trường hợp Loài chưa biết, trên tập dữ liệuds2. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.11 Độ nhạy (A) và độ chính xác (A) của SeMeta với giá trị min-score smin khác nhau cho trường hợp Loài chưa biết, trên tập dữ liệuds2 (Trang 121)
Hình 6.14: Độ nhạy (A) và độ chính xác (A) của SeMeta với giá trị max-occur omax khác nhau cho trường hợp Loài đã biết, trên tập dữ liệuds2. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.14 Độ nhạy (A) và độ chính xác (A) của SeMeta với giá trị max-occur omax khác nhau cho trường hợp Loài đã biết, trên tập dữ liệuds2 (Trang 122)
Hình 6.16: Độ nhạy (B) và độ chính xác (B) của SeMeta với giá trị khác nhau của min-score - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.16 Độ nhạy (B) và độ chính xác (B) của SeMeta với giá trị khác nhau của min-score (Trang 123)
nhạy (B) và độ chính xác (B) cao khi 40 ≤ smin ≤ 60 (hình 6.16 đến hình 6.18). Khi tham số - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
nh ạy (B) và độ chính xác (B) cao khi 40 ≤ smin ≤ 60 (hình 6.16 đến hình 6.18). Khi tham số (Trang 123)
Hình 6.18: Độ nhạy (B) và độ chính xác (B) của SeMeta với giá trị khác nhau của max-occur - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.18 Độ nhạy (B) và độ chính xác (B) của SeMeta với giá trị khác nhau của max-occur (Trang 124)
Hình 6.20: Sự ảnh hưởng của độ dài l-mer lên hiệu năng của SeMeta, trường hợp Loài chưa biết. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.20 Sự ảnh hưởng của độ dài l-mer lên hiệu năng của SeMeta, trường hợp Loài chưa biết (Trang 125)
Hình 6.21: Sự ảnh hưởng của số cụm được dự đoán lên chất lượng của SeMeta. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.21 Sự ảnh hưởng của số cụm được dự đoán lên chất lượng của SeMeta (Trang 126)
Hình 6.22: Độ nhạy (A) và độ chính xác (A) của SeMeta và phiên bản không sử dụng đại diện của cụm trên tập dữ liệuds2, cho trường hợp Loài đã biết. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 6.22 Độ nhạy (A) và độ chính xác (A) của SeMeta và phiên bản không sử dụng đại diện của cụm trên tập dữ liệuds2, cho trường hợp Loài đã biết (Trang 127)
Bảng 3: Khoảng cách Euclide trong cặp hệ gie n- mức họ (family). - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 3 Khoảng cách Euclide trong cặp hệ gie n- mức họ (family) (Trang 149)
Bảng 4: Khoảng cách Euclide trong cặp hệ gie n- mức loài (species). - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 4 Khoảng cách Euclide trong cặp hệ gie n- mức loài (species) (Trang 152)
Tập dữ liệu thực nghiệm cho BiMeta - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
p dữ liệu thực nghiệm cho BiMeta (Trang 154)
Hình 1: Kết quả thực nghiệm này là về khoảng cách trung bình giữa các cặp hệ gien trong nhóm. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Hình 1 Kết quả thực nghiệm này là về khoảng cách trung bình giữa các cặp hệ gien trong nhóm (Trang 154)
Bảng 7: Tập dữ liệu ds1. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 7 Tập dữ liệu ds1 (Trang 159)
Bảng 8: Tập dữ liệu ds2. - Phân loại trình tự metagenomics trên cơ sở phân lớp và gom cụm
Bảng 8 Tập dữ liệu ds2 (Trang 160)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w