Challenger: Detecting copy number variants in challenging regions using whole genome sequencing data
Challenger: Tüm genom dizileme verilerini kullanarak zorlu bölgelerde kopya sayısı varyantlarnın tespiti
- Tez No: 1019788
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kopya sayısı varyasyonları (CNV'ler), genomik çeşitliliğin başlıca kaynaklarından biridir ve çok sayıda hastalıkla ilişkilidir. Kısa okuma uzunluklu tüm genom dizilemesinden (srWGS) CNV tespiti, hizalama belirsizliği, okuma derinliği değişkenliği ve karmaşık genomik bölgeler nedeniyle hâlâ zorludur. Uzun okuma dizilemesi çözünürlüğü artırsa da, yüksek maliyeti yaygın kullanımını sınırlar. Bu tez, yalnızca kısa okuma verisini kullanarak CNV tespitini geliştiren bir derin öğrenme çerçevesi olan CHALLENGER'ı sunmaktadır. Maskeli dil modellemeden yararlanarak, kodlayıcı bölgelerdeki okuma derinliği sinyallerinden temsiller öğrenir ve genellikle yalnızca uzun okuma dizilemesi ve tamamlayıcı teknolojilerle tespit edilebilen CNV'leri geri kazanır; böylece pratik ve maliyet etkin bir alternatif sunar. Eğitim iki aşamada gerçekleştirilir: Önce srWGS'den türetilmiş yaklaşık CNV etiketleriyle ön eğitim, ardından uzun okuma çağrıları, uzman anotasyonları ve doğrulanmış veri kümelerinden elde edilen yüksek güvenilirlikli verilerle ince ayar yapılır. Bu strateji, zorlu genomik bölgelerde genelleme yeteneğini artırır. Sonuçlar, yöntemin mevcut yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiğini; F1-skorunda %40.8 artış sağladığını ve genellikle yalnızca uzun okuma dizilemesiyle belirlenen CNV'lerin %80.3'ünü tespit ettiğini göstermektedir. Uzmanlarca küratörlü veri kümelerinde, duplikasyonlar için F1-skorunda %70.5, delesyonlar için ise %24.6 iyileşme sağlanmıştır. Model ayrıca paralog gen ailelerini ele alacak şekilde genişletilmiş olup, hem paraloga özgü hem de toplu CNV tahminlerini ek performans kazanımlarıyla mümkün kılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Copy number variations (CNVs) are a major source of genomic diversity and are associated with numerous diseases. Detecting CNVs from short-read whole- genome sequencing (srWGS) is still challenging due to alignment ambiguity, read-depth variability, and complex genomic regions. Although long-read sequencing improves resolution, its high cost limits widespread adoption. This thesis presents CHALLENGER, a deep learning framework that enhances CNV detection using only short-read data. Leveraging masked language modeling, it learns representations from read-depth signals in coding regions and recovers CNVs typically detectable only with long-read sequencing and complementary technologies, providing a practical and cost-effective alternative. Training proceeds in two stages: pre-training on approximate CNV labels derived from srWGS, followed by fine-tuning using high-confidence data from long-read calls, expert annotations, and validated datasets. This strategy improves generalization across challenging genomic regions. Results demonstrate that the method outperforms existing approaches, achieving a 40.8% increase in F1-score and detecting 80.3% of CNVs usually identified only through long-read sequencing. On expert-curated datasets, it improves F1-scores by 70.5% for duplications and 24.6% for deletions. The model is further extended to handle paralogous gene families, enabling both paralog-specific and aggregate CNV predictions with additional performance gains.
Benzer Tezler
- Mevcut kaplıca yerleşmelerinin iyileştirilmesini etkileyen faktörler ve Yeni Kaplıca örneği
Adjustment principles of spas in Turkey, Yeni Kaplıca being the sample
DOĞAN ÜMİT YÜCEL
- Parçacık dedektörleri
Başlık çevirisi yok
EMEL BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Fizik ve Fizik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEN ÖNENGÜT
- Lise öğrencilerinin içsel ya da dışsal denetimli oluşlarını etkileyen etmenler
Başlık çevirisi yok
BİNNUR YEŞİLYAPRAK
Doktora
Türkçe
1988
PsikolojiHacettepe ÜniversitesiPsikolojik Danışma ve Rehberlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ETHEM ÖZGÜVEN
- Re-organization of Sumerbank: A study of strategic responses to environmental change
Başlık çevirisi yok
CİHAN ERKUL
- Köpeklerin deneysel campylobacteriosisinde klinik, hematolojik ve patolojik değişiklikler
Clinical, haematological and pathological findings in experimental campylobacter infection of dogs
ŞEYDA DİKER
Doktora
Türkçe
1990
Veteriner HekimliğiAnkara ÜniversitesiVeterinerlik İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET ÜNSÜREN
