Вышедшие номера
Home » Журнал технической физики » Год 2022, выпуск 7 » Статья стр. 985
<<<>>>
Алгоритмы обработки изображений в секвенаторе ДНК Нанофор СПС"
DOI: 10.21883/JTF.2022.07.52655.318-21
Переводная версия: 10.21883/TP.2022.07.54478.318-21
Манойлов В.В. 1, Бородинов А.Г.1, Сараев А.С.1, Петров А.И.1, Заруцкий И.В. 1, Курочкин В.Е. 1
1Институт аналитического приборостроения Российской академии наук, Санкт-Петербург, Россия
Email: manoilov_vv@mail.ru, borodinov@gmail.com, alex.niispb@yandex.ru, fataip@mail.ru, igorzv@yandex.ru, lavrovas@yandex.ru
Поступила в редакцию: 16 декабря 2021 г.
В окончательной редакции: 8 марта 2022 г.
Принята к печати: 24 марта 2022 г.
Выставление онлайн: 15 мая 2022 г.
PDF версия
Успехи геномного секвенирования невозможны без развития информационных технологий и математических методов по обработке данных для установления различных особенностей в анализируемых объектах (нуклеиновых кислотах) и тенденций их изменений. Объем экспериментальных данных при исследовании генома существенно вырос, и для их обработки требуются новые методы и алгоритмы. Первичным этапом обработки данных приборов для геномного параллельного секвенирования является оценка параметров изображений, получающихся с видеокамер в виде электрических сигналов. Следующим этапом обработки является построение последовательности нуклеотидов по алгоритмам, зависящих от принципа действия прибора для секвенирования нуклеиновых кислот. При выполнении этого этапа важное значение имеют алгоритмы для оценки показателей качества для всех индивидуальных чтений (ридов). Одним из путей оценки качества является использование алгоритмов, основанных на методике анализа k-меров. Расчет числа встречаемости k-меров при проведении эксперимента на системе параллельного секвенирования дает возможность оценить достоверность проведенного анализа. Рассмотрены алгоритмы обработки данных генетического анализатора. Ключевые слова: секвенирование, нуклеиновые кислоты, обработка изображений, достоверность генетического анализа.
  1. F. Sanger, S. Niclein, A.R. Coulson. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 74, 5463-5467 (1977). DOI: 10.1073/pnas.74.12.5463
  2. A.M. Maxam, W. Gilbert. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 74 (2), 560-564 (1977) DOI: 10.1073/pnas.74.2.560
  3. Д.В. Ребриков, Д.О. Коростин, Е.С. Шубина, В.В. Ильинский. NGS: высокопроизводительное секвенирование, под общей ред. Д.В. Ребрикова (БИНОМ, Лаборатория знаний, М., 2014), 232 с
  4. В.В. Манойлов, А.Г. Бородинов, И.В. Заруцкий, А.И. Петров, В.Е. Курочкин. Журн. Труды СПИИ РАН, 18 (4), 1010-1036 (2019). DOI: 10.15622sp.2019.18.4.1010-1036
  5. В.В. Манойлов, И.В. Заруцкий. Обработка сигналов флуоресценции массового параллельного секвенирования нуклеиновых кислот. Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ. N 2019663248
  6. S. Pertuz, D. Puig, M.A. Garci a. Pattern Recognition, 46 (5), 1415-1432 (2012). DOI: 10.1016/j.patcog.2012.11.011
  7. A. Santos, C.O. de Solorzano, J.J. Vaquero, J.M. Pena, N. Mapica, F.D. Pozo. J. Microscopy, 188, 264-272 (1997)
  8. Yu Sun, S. Duthaler, B.J. Nelson. Microscopy Res. Tech., 65, 139-149 (2004)
  9. Chun-Hung Shen, H.H. Chen. Robust Focus Measure for Low-Contrast Images. 2006 Digest of Technical Papers Intern. Conf. Consumer Electron., 69-70 (2006). DOI: 10.1109/ICCE.2006.1598314
  10. E. Krotkov, J.-P. Martin. Range From Focus. Proceed. IEEE Intern. Conf. Robotics and Automation, 1093-1098 (1986). DOI: 10.1109/ROBOT.1986.1087510
  11. Р. Вудс, Р. Гонсалес. Цифровая обработка изображений (Техносфера, M., 2012), 3-е изд., испр. и доп., 1104 с
  12. В.С. Сизиков. Прямые и обратные задачи в восстановления изображений, спектроскопии и томографии с Матлаб (Лань, СПб., 2017), 412 с
  13. V.S. Sizikov. J. Opt. Technol., 84 (2), 95-101 (2017)
  14. V.S. Sizikov, A.V. Stepanov, A.V. Mezhenin, R.A. Burlov, R.A. Eksemplyarov. J. Opt. Technol., 85 (4), 95-101 (2018)
  15. J.P. Lewis. Fast Template Matching, Vision Interface, 120-123 (1995)
  16. Ж. Макс. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: в 2-х томах, пер. с франц. (Мир, М., 1983), т. 1, 312 с
  17. N. Whiteford, T. Skelly, Ch. Curtis, M.E. Ritchie, A. Lohr, A.W. Zaranek, I. Abnizova, C. Brown. Bioinformatics, 25 (17), 2194-2199 (2009). DOI: 10.1093/bioinformatics/btp38
  18. К. В. Романенков. Метод оценки качества сборки генома на основе частот k-меров, Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша, 2017, 11
  19. T.J. Treangen, D.D. Sommer, F.E. Angly, S. Koren, M. Pop. Current Protocols in Bioinformatics, 11 (11.8), 1-18 (2011)
  20. А.В. Александров, А.А. Шалыто. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, (1), 108-114 (2016)
  21. G. Marcais, C. Kingsford. Bioinformatics, 27 (6), 764-770 (2011)

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.

Учредители

Издатель

© 2025 Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе Российской академии наук
Powered by webapplicationthemes.com - High quality HTML Theme