Algoritmi za analizu podataka dobivenih sekvenciranjem genoma

Trajanje projekta: 2014 - 2017

Financiranje: Hrvatska zaklada za znanost   

Suradnja: Niranjan Nagarajan (A*STAR GIS, Singapore)

Cilj projekta je razvoj točnih i brzih algoritama i alata za analizu podataka dobivenih sekvenciranjem genoma i transkriptoma. Naglasak projekta je na podacima dobivenim od uređaja za sekvenciranje 3. generacije koji proizvode dulja očitanja, manje točna očitanja. Temelj projekta su algoritmi za poravnavanje sljedova, algoritmi na grafovima i metode obrade signal. Te metode bit će upotrijebljene za sastavljanje genome, sastavljanje transkriptoma i pretraživanje baza bioloških sljedova. Algoritmi trebaju efikasno obraditi podatke dobivene od genoma sisavaca  i biljaka (duljine preko 1 milijarde nukleotida). Posebna pažnja bit će stavljena na višejezgrenu, mnogojezgrenu (GPU – procesori na grafičkim karticama) i unutarjezgrenu (Intelov SSE – Streaming SIMD Extensions and AVX – Advaced Vector Extensions) paralelizaciju. Svi algoritmi bit će implementirani u C/C++ programskom jeziku. Implementirani algoritmi i alati će unaprijediti postojeće metode za analizu podataka dobivenih sekvenciranjem genoma i transkriptoma na način da će istraživači moći dobiti rezultate u kratkom vremenu i u slučaju ograničenih računalnih resursa. Rezultati projekta mogu utjecati na postojeću praksu istraživanja genoma, pomoći dizajnu novih medicinskih strategija i omogućiti brže i točnije analize i dijagnoze.

 

Projektni tim

Članovi projekta:

  • Izv. prof. dr. sc. Mile Šikić - voditelj
  • Prof. dr. sc. Branko Jeren - suradnik
  • Prof. dr. sc. Damir Seršić - suradnik
  • Doc. dr. sc. Ana Sović-Kržić - suradnica
  • Dr. sc. Niranjan Nagarajan (A*STAR GIS, Singapore) - suradnik
  • Dr. sc. Krešimir Križanović - poslijedoktorand
  • Robert Vaser - doktorand

Suradnici sa drugih institucija:

  • Dr. sc. Ivan Sović (Institut Ruđer Bošković)
  • Dr. sc. Pauline C Ng (A*STAR GIS, Singapore)
  • Prof. dr. sc. Christophe Dessimoz (University of Lausanne)
  • Prof. dr. sc. Marc Robinson-Rechavi (University of Lausanne)
  • Dr. sc. Julien Roux (Department of Biomedicine, University Hospital Basel)
  • Amina Echchiki (Swiss Institute of Bioinformatics, Lausanne)
  • Doc. dr. sc. Petra Korać (Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, biološki odsjek)
  • Prof.dr.sc. Karin Kovačević Ganić (Sveučilište u Zagrebu, Prehrambeno biotehnološki fakultet)
  • Doc. dr. sc. Snježana Židovec Lepej (Klinika za infektivne bolesti "Dr. Fran Mihaljević")
  • Martin Šošić - student

 

Publikacije

Radovi u znanstvenim časopisima:

Izlaganja na znanstvenim skupovima:

  • Krešimir Križanović, Ivan Sović, Ivan Krpelnik, Mile Šikić; RNA Transcriptome mapping with Graphmap; Bioinformatics Research and Applications 13th International Symposium, ISBRA 2017
  • Robert Vaser, Mile Šikić; Ra - Rapid de novo genome assembler, poster; ISMB/ECCB 2017
  • Robert Vaser, Mile Šikić; Rala - Rapid layout module for de novo genome assembly, poster; ISMB/ECCB 2017
  • Neven Miculinić, Marko Ratković, Mile Šikić; MinCall — MinION end2end convolutional deep learning basecaller; ECML-PKDD 2017, Skopje Macedonia
  • Tomislav Šebrek, Jan Tomljanović, Josip Krapac, Mile Šikić; Read classification using semi-supervised deep learning; ECML-PKDD 2017, Skopje Macedonia
  • Jan Tomljanović, Tomislav Šebrek, Mile Šikić; Unsupervised learning of sequencing read types; ICCBB 2017, Newark USA
  • Krešimir Križanović, Mladen Marinović, Ana Bulović, Robert Vaser, Mile Šikić; TGTP-DB – a database for extracting genome, transcriptome and proteome data using taxonomy; Mipro 2016, DC VIS 
  • Robert Vaser, Dario Pavlović, Mile Šikić; SWORD—a highly efficient protein database search; ECCB 2016: THE 15TH EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTATIONAL BIOLOGY
  • Andrej Novak, Krešimir Križanović, Alen Lančić, Mile Šikić; Some new results on assessment of Q-gram filter efficiency; 9th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA) 2015

Doktorske disertacije:

  • Ivan Sović,  Algoritmi za de novo sastavljanje genoma iz sekvenciranih podataka treće generacije - doktorska disertacija, 2016 (pdf)

Diplomski i završni radovi:

  • Marko Ratković, Model dubokog učenja za određivanje očitanih baza dobivenih uređajem za sekvenciranje MinION - diplomski rad, 2017 (pdf) 
  • Jan Tomljanović, Identifikacija tipova 1D-signala pomoću nenadziranog dubokog učenja - diplomski rad, 2017 (pdf)
  • Tomislav Šebrek, Identifikacija tipova 1D-signala pomoću polu-nadziranog dubokog učenja - diplomski rad, 2017 (pdf)
  • Antonio Jurić, Poravnanje dugačkih RNA očitanja - završni rad, 2016 (pdf)
  • Ivan Krpelnik, Poravnanje RNA očitanja na poznate gene - završni rad, 2016 (pdf)
  • Luka Škugor, Stablo Bloomovih filtara za spremanje sljedova - završni rad, 2016 (pdf)
  • Mario Kostelac, De novo Assembly Using Long Error-prone Reads - diplomski rad, 2016 (pdf)
  • Luka Šterbić, EAGLER - Eliminating Assembly Gaps by Long Extending Reads - diplomski rad, 2015 (pdf)
  • Robert Vaser, De novo transcriptome assembly - diplomski rad, 2015 (pdf)
  • Josip Marić, Long Read RNA-seq Mapper - diplomski rad, 2015 (pdf)
  • Marko Čulinović, Scaffolding using longerror-prone reads - diplomski rad, 2015 (pdf)
  • Martin Šošić, An SIMD dynamic programming C/C++ Library - diplomski rad, 2015 (pdf)
  • Dorija Humski, A reduced gene database for precision species detection - diplomski rad, 2015 (pdf)
  • Dario Pavlović, Splice isoform identification from transcript graphs - diplomski rad, 2015 (pdf)