Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
GAIA, Antonio Sérgio Cruz
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| Orientador(a): |
VERAS, Adonney Allan de Oliveira
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruí
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12798
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Resumo: |
As plataformas de sequenciamento de segunda geração também conhecidas como NGS – Next Generation Sequencing produzem grande volume de dados, o que demanda alta complexidade e custo computacional no processamento destes dados. Essas plataformas geram leituras duplicadas que surgem na preparação da biblioteca genômica e são introduzidas na etapa de amplificação por PCR (Polymerase Chain Reaction). Essa redundância de leituras pode aumentar os requisitos computacionais e tempo de processamento de análises subsequentes (por exemplo, a montagem de novo). Para reduzir o custo computacional dessas análises é necessário realizar a remoção dessas leituras do conjunto de dados do organismo sequenciado. Neste trabalho apresentamos o NGSReadsTreatment uma ferramenta computacional para a remoção de leituras duplicadas em conjuntos de dados pareados ou fragmentos. A entrada de dados para o NGSReadsTreatment consiste em leituras oriundas de qualquer plataforma de sequenciamento com o mesmo ou diferentes comprimentos. A sua engine utiliza a estrutura probabilística Cuckoo Filter para identificar e remover as leituras redundantes, a identificação é feita comparando as leituras entre si, assim, nenhum pré-requisito é necessário além do conjunto de leituras. A validação da ferramenta foi realizada utilizando-se conjuntos de dados reais e simulados. Para aferir a eficiência da ferramenta, a mesma foi comparada com outras ferramentas de remoção de redundância. Os resultados indicam a eficiência do NGSReadsTreatment, pois obteve-se melhor resultado, tanto na quantidade de redundâncias removidas quanto no uso de memória em todos os testes realizados. Desenvolvido em JAVA, o NGSReadsTreatment é compatível com os sistemas operacionais UNIX/Linux e Windows e dispoẽ de uma versão com interface gráfica para facilitar seu uso. |
