Show simple item record

dc.contributor.advisorİlk, Hakkı Gökhan
dc.contributor.authorÖzkeserli, Zeynep
dc.date.accessioned2020-12-03T11:49:59Z
dc.date.available2020-12-03T11:49:59Z
dc.date.submitted2014
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/41448
dc.description.abstractNükleotid dizileme teknolojilerindeki gelişime paralel olarak artan genom projesi sayısı, yeni nesil dizileme teknolojilerinin geliştirilmesiyle daha da ivmelenmiştir. Gelişmiş laboratuvar teknikleri sayesinde elde edilen nükleotid dizisi verisinin yine ıslak laboratuvar çalışmaları ile anlamlandırılması çok maliyetlidir. Bu öngörüyle, seksenli yılların başından beri nükleotid dizileri üzerinde hesaplamsal yöntemler ile gen bulmaya yönelik çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Bu yöntemlerden gizli Markov modeli tabanlı olanlar, teknik özellikleri ile ön plana çıkmaktadır. Tez çalışması kapsamında, Ankara Üniversitesi Biyoteknoloji Enstitüsü'nde BOREN projesi kapsamında yeni nesil sekanslama yöntemi ile gerçekleştirilen Bacillus boroniphilus genom projesinde elde edilen genom verisi üzerinde, çeşitli gen bulma algoritmaları ve anotasyon akış hatları kullanılarak yapılan gen bulma işlemine ilişkin sonuçlar değerlendirilmiştir. Genom projelerinin dinamik yapısı ve karmaşıklık düzeyi göz önünde bulundurulduğunda, birden fazla yöntemin birbiriyle uyumlu olarak kullanılması gerektiği, ancak gizli Markov modeli tabanlı çekirdek algoritma ve bu algoritmayı kullanan anotasyon akış hattının anotasyonlarının daha güvenilir olacağı gözlenmiştir.
dc.description.abstractAdvances in nucleotide sequencing technology has led to faster sequencing of the genomes. Thanks to this advent, even small sized centers can now perform genome projects. Besides the data generation step, one of the key steps in genome sequencing projects is the genome annotation step, which is consisted of `gene finding` and adding attributes to the sequence parts which are most probably coding regions. The need for computational gene finding algorithms is known since 80's, and many gene finding algorithms are developed. In this thesis study, two annotation pipelines (PGAAP, RAST) and their core algorithms which are based on Markov models (GeneMarkS, Glimmer) are used to perform gene finding on de novo genomic sequence of Bacillus boroniphilus, and the results are compared. Because of the dynamic structure and the complexity of genome projects, it can be said that using various methods can be beneficial for obtaining different kinds of information at the post annotation step. It can be said that the method which uses hidden Markov model (GeneMarkS) and the pipeline uses this core algorithm (PGAAP) provided more reliable results for B. boroniphilus genome.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBiyoteknolojitr_TR
dc.subjectBiotechnologyen_US
dc.titlede novo tüm genom sekans verisi üzerinde gizli Markov modeli tabanlı gen bulma algoritmalarının uygulanması
dc.title.alternativeApplication of hidden Markov model based gene finding methods on de novo whole genome sequence data
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.identifier.yokid10040794
dc.publisher.instituteBiyoteknoloji Enstitüsü
dc.publisher.universityANKARA ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid382410
dc.description.pages91
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess