See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Institutsionaalne uurimistoetus (IUT)" projekt IUT34-11
IUT34-11 "Kiiremad ja usaldusväärsemad meetodid genoomijärjestuste analüüsimiseks (1.01.2015−31.12.2020)", Maido Remm, Tartu Ülikool, Loodus- ja täppisteaduste valdkond, molekulaar- ja rakubioloogia instituut.
IUT34-11
Kiiremad ja usaldusväärsemad meetodid genoomijärjestuste analüüsimiseks
Methods for faster and more reliable analysis of genome sequences
1.01.2015
31.12.2020
Teadus- ja arendusprojekt
Institutsionaalne uurimistoetus (IUT)
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
1. Bio- ja keskkonnateadused1.12. Bio- ja keskkonnateadustega seotud uuringud, näiteks biotehnoloogia, molekulaarbioloogia, rakubioloogia, biofüüsika, majandus- ja tehnoloogiauuringudT490 Biotehnoloogia 1.5. Bioteadused (bioloogia, botaanika, bakterioloogia, mikrobioloogia, zooloogia, entomoloogia, geneetika, biokeemia, biofüüsika jt80,0
3. Terviseuuringud3.11. Terviseuuringutega seotud uuringud, näiteks biokeemia, geneetika, mikrobioloogia, biotehnoloogia, molekulaarbioloogia, rakubioloogia, biofüüsika ja bioinformaatikaB110 Bioinformaatika, meditsiiniinformaatika, biomatemaatika, biomeetrika 3.1. Biomeditsiin (anatoomia, tsütoloogia, füsioloogia, geneetika, farmaatsia, farmakoloogia, kliiniline keemia, kliiniline mikrobioloogia, patoloogia)20,0
PerioodSumma
01.01.2015−31.12.201596 000,00 EUR
01.01.2016−31.12.201696 000,00 EUR
01.01.2017−31.12.201796 000,00 EUR
01.01.2018−31.12.201896 000,00 EUR
01.01.2019−31.12.201996 000,00 EUR
01.01.2020−31.12.202096 000,00 EUR
576 000,00 EUR

Projekti eesmärk on luua genoomide analüüsi metoodika, mis oleks praegustest meetoditest oluliselt kiirem ja annaks usaldusväärsemaid tulemusi. Teise põlvkonna sekveneerimine (HTS) on muutunud piisavalt odavaks, et seda rakendada mitmesugustes keskkonnaproovides ja bioloogilises materjalis leiduva DNA uurimiseks. Kahjuks on aga HTS andmete analüüsi praegune metoodika aeglane ja tulemused väga varieeruvad. Meie pakume välja metoodika, mis võimaldab HTS toorandmetest kiiresti ekstraheerida olulise info. Metoodika põhineb huvipakkuvate k-meeride kiires identifitseerimises. Tulemusele saame anda ka statistilise olulisuse hinnangu. Peale tuumiktarkvara loomist plaanime seda esmalt rakendada liikide detekteerimisel. Kui esialgsed testid osutuvad edukateks, plaanime metoodikat kohandada ka teiste rakenduste jaoks - bakterikoosluste uuringutes, toiduallergeenide DNA detekteerimiseks, antimikroobse resistentsuse geenide detekteerimiseks, inimgenoomi variatsioonide detekteerimiseks, jm.
We plan to create a novel genome analysis methodology, which would be universally applicable in many fields of fundamental and applied research. Our proposed approach relies on identification of short sequence fragments of fixed length (k-mers) which could serve as fingerprints. Once a set of specific fingerprints is known, they can be very quickly detected from raw reads of shotgun sequence data. Our initial focus is to develop fast k-mer based analysis software and statistical framework for interpretation of results. Subsequently, and in collaboration with other research groups, we will evaluate how our methodology works for taxon (genus, species, strain) detection in environmental studies and in diagnostics. If the initial effort is successful, we will aim to extend the k-mer based methodology to other genomic applications (metagenomic studies, food allergen DNA detection, detection of antimicrobial resistance genes, detection of structural variants in human genome, etc.).