Солдаткін Олексій ПетровичТищенко Богдан Юрійович2023-09-222024-05-132023-09-222023Тищенко Б. Ю. Порівняльний аналіз методів виявлення та кількісної оцінки ліній SARS-CoV-2 у зразках стічних вод : випускна кваліфікаційна робота магістра : 091 Біологія / Тищенко Богдан Юрійович. - Київ, 2023. - 40 с.https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4790У роботі проведено оцінку і порівняння ефективності методів детекції ліній на даних SARS-COV-2, включаючи CliqueSNV, PredictHaplo, aBayesQR та gromstole. Згенеровано масивні штучні набори даних рідів зі зразками 11ти варіантів SARS-COV-2, які можуть слугувати основою для оцінки якості та надійності алгоритмів виявлення варіантів і визначення їх концентрацій. Отримані результати вказують на проблеми в роботі деяких методів з наборами даних повного геному, а також на можливості покращення результатів за допомогою налаштування параметрів алгоритмів. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення існуючих та розробки нових методів детекції варіантів SARS-COV-2, а також для визначення найбільш ефективних підходів для аналізу даних про варіанти цього вірусу. Ключові слова: порівняльний аналіз, детекція ліній, SARS-COV-2, стічні води, CliqueSNV, PredictHaplo, aBayesQR, gromstole.This study evaluates and compares the effectiveness of strain detection methods on SARS-COV-2 data, including CliqueSNV, PredictHaplo, aBayesQR, and gromstole. Large synthetic data sets of strains with samples of 11 variants of SARS-CoV-2 have been generated, which can serve as a basis for evaluating the quality and reliability of strain detection algorithms and determining their concentrations. The results obtained indicate problems in the work of some methods with full genome data sets, as well as the possibility of improving results by adjusting algorithm parameters. The results can be used to improve existing and develop new methods for detecting SARS-CoV-2 strains, as well as to identify the most effective approaches for analyzing data on variants of this virus. Keywords: benchmarking, strain detection, SARS-CoV-2, wastewater, CliqueSNV, PredictHaplo, aBayesQR, gromstole.uaМагістерська робота