\chapter{Závěr}

Náplní této bakalářské práce jsou metody pro vyhledávání genů v prokaryotický organismech s popisem tří volně dostupných softwarů, které predikci provádějí a dále vytvoření vlastního programu pro hledání genů v genomech.

V první polovině teoretické části práce jsou popsány prokaryotické organismy se zaměřením na jejich genom a průběh exprese genetické informace.

Ve druhé polovině jsme se již zaměřili na popis predikce genů v prokaryotických organismech s  následným podrobným popisem tří volně dostupných softwarů a to těchto: GeneMark.hmm, Glimmer a Prodigal. Tyto softwary byly vybrány proto, že jejich kombinaci používá NCBI a společně dosahují dobrých výsledků. Z tohoto důvodu jsme chtěli otestovat, jak si povedou jednotlivě.

V další části jsou dostupné softwary popsány z hlediska praktického použití. Je zde uvedeno jejich ovládání, následně jsou zde popsány jejich výstupy, které jsou ve všech případech zobrazeny na obrázku. Po seznámení s programy je poté popsáno jejich testování na genomu \textit{Escherichia coli} 0111:H- str 11128 DNA.

U každého programu byl určen celkový počet nalezených genů, dále počet správně identifikovaných genů a počet správně najitých začátků a konců. Pro uvedené hodnoty byla spočítána senzitivita, specificita a celková přesnost.

Všechny softwary pro predikci slibují nalezení až 95 \% všech genů v genomu, avšak naše testování takovýchto hodnot nedosáhlo. Nejúspěšnější se ukázal software Prodigal, který správně identifikoval 90,21 \% genů, program GeneMark.hmm nalezl 85,77 \% genů a nejhůře dopadl software Glimmer, který byl schopný správně popsat 81,51 \%.

Další část práce je zaměřena na program pro predikci genů Gene\_finder, který byl vytvořen v prostředí MATLAB R2015a. Jsou zde popsány jednotlivé funkce programu, co mají za vstupy a výstupy a konstanty, se kterými pracují.

Dále je navržený program otestován na pěti genomech, z nichž jeden je stejný jako ten, co jsme používali u testování programů, takže lze následně porovnat výsledky navrženého algoritmu s dostupnými softwary.

Gene\_finder dosahuje přesnosti predikce okolo 50 \%, hodnoty senzitivity a specificity kolísají kromě jednoho případu okolo stejných hodnot. Pro přesnější predikci genů by bylo vhodné zpřesnit pozici start kodonů, například vyhledáváním motivů, které jim předcházejí, nebo uvažovat překryv genů i v rámci jednoho čtecího rámce. Oproti zmíněným volně dostupným softwarům má Gene\_finder výhodou v tom, že jeho výstup se ukládá do Excel tabulky a tudíž nemusíme získaná data pracně ukládát a extrahovat jednotlivé hodnoty, jak je tomu u webových softwarů, ale můžeme s nimi okamžitě pracovat.

Na závěr lze říci, že vyhledávání genů je stále nevyřešený problém, jelikož zatím žádný software nedosahuje stoprocentní úspěšnosti, a proto si predikce genů do budoucna zaslouží naši pozornost.

