AI Summary & Key Takeaways
AI InsightÖnerilen OKB profili ve RAI tabanlı algoritmaların hızlı patojen tanıma konusunda yeterli doğruluk seviyesinde ve kısa sürede tanıma yapabilecek hızda olduğu ve mevcut programlarla rekabet edebilen performansta olduğu nanogözenek dizilemesi yapılan patojen paneli üzerinde gösterilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Bu çalışmada gerçek zamanlı DNA dizilemesi sağlayan, düşük maliyetli ve taşınabilir bir yeni nesil dizileme teknolojisi olan nanogözenek dizileme teknolojisini kullanarak gerçek zamanlı ve düşük maliyetli patojen/etken tespit algoritmaları sunulmaktadır. Çalışma kapsamında Oxford Nanopore MinION DNA dizileyicisi ile sekanslanan bakterileri gerçek zamanlı tanıyabilecek bilgi kuramı temelli biyoinformatik teşhis algoritmaları geliştirilmiş ve performansları gerçek veri üzerinde test edilmiştir. Yeni nesil dizileme verisi üzerinde hız, doğruluk ve dayanıklılık açısından başarılı olduğu raporlanan Bağıl Bolluk Endeksleri (ing: Relative Abundance Index-RAI) ve nanogözenek dizilemesinde olduğu gibi hatalı DNA okumaları üzerinde başarılı olduğu raporlanmış olan Ortalama Karşılıklı Bilgi (OKB) yöntemi ile DNA karakterizasyonu yapılarak patojen tanıma algoritmaları geliştirilmiştir. Tasarlanan simülasyonlar ile ortalama teşhis koyma süreleri ve doğrulukları hakkındaki istatistikler elde edilerek bu yönde oluşturulacak sistemlerin rutin kullanım için fizibilitesi ortaya konmuştur. Önerilen OKB profili ve RAI tabanlı algoritmaların hızlı patojen tanıma konusunda yeterli doğruluk seviyesinde ve kısa sürede tanıma yapabilecek hızda olduğu ve mevcut programlarla rekabet edebilen performansta olduğu nanogözenek dizilemesi yapılan patojen paneli üzerinde gösterilmiştir.