Development of efficient De Bruijn graph-based algorithms for genome assembly

  1. Freire Castro, Borja
Dirigida por:
  1. José Ramón Paramá Gabia Codirector/a
  2. Leena Salmela Codirector/a

Universidad de defensa: Universidade da Coruña

Fecha de defensa: 10 de enero de 2023

Tribunal:
  1. Christian Boucher Presidente/a
  2. Antonio Fariña Secretario/a
  3. Anália Lourenço Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 780733 DIALNET lock_openRUC editor

Resumen

Durante las últimas dos décadas, gracias al desarrollo de nuevas técnias secuenciación, el estudio del genoma ha ganado mucha popularidad de cara a conocer la variación genética presente tanto seres humanos como otros organismos. El modo predominante de análisis del genoma es a través del ensamblaje de lecturas en una o múltiples cadenas lo más largas posibles. La manera más tradicional de ensamblaje es el que implica lecturas provenientes de un solo genoma. En este campo, en la última década han surgido las lecturas de tercera generación con nuevos retos para los que no existen soluciones eficientes. La primera aportación que se ha realizado en esta tesis es Compact-Flye una herramienta para el ensamblaje eficiente de lecturas de tercera generación sobre el algoritmo Flye. Esta herramienta está basada en el uso igenioso de estructuras compactas de datos para mejorar etapas típicas del ensamblaje como el conteo e indexación de k-mers. Al margen del ensamblaje de un genoma existen técnicas que buscan ensamblar todos los genomas contenidos en una muestra determinada. Este ensamblaje es conocido como ensamblaje múltiple de secuencias o reconstrucción de haplotipos, tema también tratado en esta tesis. Nuestra primera aproximación para la resolución de este ha sido viaDBG, que es la primera solución basada en grafos de de Bruijn que ofrece resultados comparables a las técnicas vigentes en ensamblaje de genomas víricos, mientras que mantiene la eficiencia de estos grafos. Nuestra segunda aportación es ViQUF, que es una mejora natural de su predecesor. ViQUF cambia totalmente la algoritmia de viaDBG, pero sigue cimentándose en las mismas estructuras aunque con alguna variación que le permite no solo mejorar resultados en tiempo y calidad. Sino que además le permite aportar más información como estimaciones relativa de cada especie en la muestra.