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Defesa de Tese de Doutorado Nº 332: "ScreenVar - A biclustering-based methodology for evaluating structural variants"

O aluno Francisco do Nascimento Junior vai apresentar seu trabalho no dia 17 de fevereiro, às 8h, no Anfiteatro do CIn-UFPE Início: 17/02/2017 às 08:00 Término: 17/02/2017 às 00:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 332

Aluno: Francisco do Nascimento Junior
Orientador: Katia Silva Guimarães
Título: ScreenVar - A biclustering-based methodology for evaluating structural variants
Data: 17/02/2017
Hora/Local:  8h – Centro de Informática - Anfiteatro
Banca Examinadora:
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti(UFPE / Centro de Informática)
Prof. Guilherme Pimentel Telles(UNICAMP / Instituto de Computação)
Prof. José Fernando Garcia(Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho / Departamento de Apoio a Produção e Saúde Animal)
Prof. Sergio Lifschitz (PUC/RJ / Departamento de Informática)
Prof. Tsang Ing Ren (UFPE / Centro de Informática)

RESUMO:

The importance of structural variants as a source of phenotypic variation has fostered in recent years. At the same time, the number of tools that detect structural variations using Next-Generation Sequencing (NGS) has increased considerably with the dramatic drop in the cost of sequencing in last ten years. Then evaluating properly the detected structural variants has been featured prominently due to the uncertainty of such alterations, bringing important implications for researchers and clinicians on scrutinizing thoroughly the human genome. These trends have driven interest in careful procedures for assessing the outcomes from variant calling tools.
Here, we characterize the relevant technical details around the detection of structural variants, which can affect the accuracy and also we discuss the paramount caveats related to the tool evaluation process. This study emphasizes common assumptions, a variety of possible limitations, and valuable insights extracted from the state-of-the-art in CNV detection tools. Among such points, there is a commonly frequent and highly important that is the lack of a gold standard of structural variants, and how this absence impacts to evaluate the existing detection tools.
Next, this document describes a biclustering-based methodology to screen a collection of structural variants and provide a set of reliable events, based on a defined equivalence criterion and supported by different studies. Finally, we carry out experiments with such methodology using as input data the Database of Genomic Variants and we find relevant groups of equivalent variants across different studies. Thus, this thesis shows that there is an alternative approach to filling the open problem of the lack of gold standard for evaluating structural variants.

Kaywords: DNA Copy Number Variations, variants detection methods, Next-generation sequencing, biases analysis, evaluation of structural variants

Resumo:

A importância das variantes estruturais como fonte de variação fenotípica tem se proliferado nos últimos anos. Ao mesmo tempo, o número de ferramentas que detectam variações estruturais usando Next-Generation Sequencing (NGS) aumentou consideravelmente com a dramática queda no custo de seqüenciamento nos últimos dez anos. Neste cenário, avaliar corretamente as variantes estruturais detectadas tem recebido destaque proeminente devido à incerteza de tais alterações, trazendo implicações importantes para os pesquisadores e clínicos no exame minucioso do genoma humano. Essas tendências têm impulsionado o interesse em procedimentos criteriosos para avaliar os variantes identificados.

Inicialmente, caracterizamos os detalhes técnicos relevantes em torno da detecção de variantes estruturais, os quais podem afetar a precisão. Além disso, apresentamos advertências fundamentais relacionadas ao processo de avaliação de uma ferramenta. Desta forma, este estudo enfatiza questões como suposições comuns à maioria das ferramentas, juntamente com limitações e vantagens extraídas do estado-da-arte em ferramentas de detecção de variantes estruturais. Entre esses pontos, há uma muito questão bastante citada que é a falta de um gold standard de variantes estruturais, e como sua ausência impacta na avaliação das ferramentas de detecção existentes.

Em seguida, este documento descreve uma metodologia baseada em biclustering para pesquisar uma coleção de variantes estruturais e fornecer um conjunto de eventos confiáveis, com base em um critério de equivalência definido e apoiado por diferentes estudos. Finalmente, realizamos experimentos com essa metodologia usando o Database of Genomic Variants (DGV) como dados de entrada e encontramos grupos relevantes de variantes equivalentes em diferentes estudos. Desta forma, esta tese mostra que existe uma abordagem alternativa para o problema em aberto da falta de gold standard para avaliar variantes estruturais.

Palavras-chave: Variações no número de cópias, métodos de detecção de variantes estruturais, sequenciamento de nova-geração, avaliação de variantes estruturais
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