Methoden des maschinellen Lernens zur Rekonstruktion von Genomen in der Metagenomik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Rahmen des Projekts wurden statistische Methoden für die Rekonstruktion von mikrobiellen Genomen aus Metagenomdaten entwickelt. Das ursprüngliche Ziel, mit Techniken des Maschinellen Lernens die Qualität der Rekonstruktion zu verbessern, wurde nicht erreicht. Stattdessen wurde eine neue Methode („BinChecker“) entwickelt, um die Qualitätsschätzung selbst zu verbessern. Der neue Ansatz hat gegenüber bestehenden Methoden entscheidende Vorteile und ist daher für die Forschung in der Mikrobiologie von großem Interesse. Zudem erschließt dieser Ansatz auch neue Möglichkeiten, die Integration von Rekonstruktionsalgorithmen und Qualitätsschätzung voranzutreiben, um damit letztendlich auch eine generelle Steigerung der resultierenden Qualität zu erreichen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- BinChecker: a new algorithm for quality assessment of microbial draft genomes.
bioRxiv 2021.10.01.462745.
Heiner Klingenberg, Peter Meinicke
(Siehe online unter https://doi.org/10.1101/2021.10.01.462745)
