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Improvement of plasmid prediction in metagenomic sequencing data
Michael Predl
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Bioinformatik
Betreuer*in
Thomas Rattei
DOI
10.25365/thesis.62941
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-16301.44781.542853-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Plasmide sind ein wichtiger Untersuchungsgegenstand der modernen Mikrobiologie, da sie eine schnelle und horizontale Verbreitung von Genmaterial in mikrobiellen Gemeinschaften bewerkstelligen. Weiters ist der Inhalt der Plasmide von großer Bedeutung in der Ökologie und Medizin, da sie ihren Wirten Gene unter anderem für Umwelt- und Antibiotikaresistenzen, Verarbeitung von Metaboliten, sowie Virulenz bereitstellen. Sie werden in der Biotechnologie bereits ausgiebig genutzt, in Umweltproben, vor allem in Metagenomen, sind sie jedoch kaum untersucht.
Weiters gibt es durch die schnelleren und günstigeren Sequenziermethoden immer mehr (metagenomische) sequenzierte Proben, von denen viele jedoch nur auf einzelne Aspekte untersucht wurden, wie zum Beispiel die phylogenetische Einordnung der in der Probe befindlichen Organismen oder die Extraktion der Genome bislang unbekannter Mikroorganismen. Die Frage ob und welche Plasmide sich in einer Probe befinden bleibt meist außen vor und unbeantwortet.
Trotz, oder gerade wegen dieser Unterrepresentation von Plasmiden in Metagenomen sind in den letzten Jahren einige bioinformatische Werkzeuge publiziert worden die sich mit den verschiedensten Zugängen dem Problem widmen, Plasmidsequequenzen aus Metagenomen zu extrahieren. Diese Masterarbeit testet die momentan verfügbaren Programme zur Plasmidvorhersage mittels drei simulierten metagenomischen Datensätzen. Durch diese werden die Grenzen derzeitiger Methoden aufgezeigt und die verschiedenen Ansätze verglichen.
Aufgrund dieser Erkenntnisse und aufbauend auf Ideen und Konzepte von zwei bestehenden Programmen, Recycler und MetaPlasmidSPAdes, wird CAPP, ein neues Programm zur Vorhersage von Plasmiden in metagenomischen Datensätzen, entwickelt. Im Kontext der drei simulierten Datensätze erreicht CAPP dadurch eine größere Anzahl korrekt rekonstruierter Plasmide, als seine Vorgänger.
CAPP, sowie zusätzliche Daten, liegen als Multimediabeilage bei.
Abstract
(Englisch)
Plasmids are an important subject in modern microbiology, as the convey fast and horizontal transfer of genetic material in microbial communities. Further, the content of plasmids is significant for the fields of ecology and medicine, as they provide their hosts with resistance to antibiotics and environmental stress, processing of metabolites, as well as virulence. While they are extensively used in biotechnology, they are hardly studied in environmental samples, especially metagenomes.
Further, the faster and less expensive sequencing methods lead to more (metagenomic) sequencing samples, most of which are only analyzed in specific aspects, as taxonomic classification of organisms within the sample, or the extraction of genomes of so far unknown microorganisms. The question whether or what plasmids are present in the sample often remains unanswered.
In spite of, or due to this under-representation of plasmids in metagenomes, a variety of bioinformatics tools has been published in recent years, targeting the extraction of plasmid sequences from metagenomes. This master’s thesis evaluates the currently available plasmid prediction programs using three simulated metagenomic sequencing datasets, uncovering the limitations of these state of the art methods and their approaches.
Based on these findings and improving upon the ideas and concepts of two existing methods, Recycler and MetaPlasmidSPAdes, a new program for plasmid prediction in metagenomic sequencing data, called CAPP, is developed. In the context of the three simulated samples, CAPP achieves a higher number of correctly reconstructed plasmids, than its predecessor.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Plasmid Prediction Metagenome Bioinformatics Assembly-graph Benchmark
Schlagwörter
(Deutsch)
Plasmidvorhersage Metagenom Bioinformatik Assembly-Graph Benchmark
Autor*innen
Michael Predl
Haupttitel (Englisch)
Improvement of plasmid prediction in metagenomic sequencing data
Paralleltitel (Deutsch)
Verbesserung der Plasmidvorhersage in metagenomischen Sequenzdaten
Publikationsjahr
2020
Umfangsangabe
75 Seiten : Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Thomas Rattei
AC Nummer
AC16142841
Utheses ID
55636
Studienkennzahl
UA | 066 | 875 | |