Technology dictates algorithms: Recent developments in read alignment

Massively parallel sequencing techniques have revolutionized biological and medical sciences by providing unprecedented insight into the genomes of humans, animals, and microbes. Modern sequencing platforms generate enormous amounts of genomic data in the form of nucleotide sequences or reads. Aligning reads onto reference genomes enables the identification of individual-specific genetic variants and is an essential step of the majority of genomic analysis pipelines. Aligned reads are essential for answering important biological questions, such as detecting mutations driving various human diseases and complex traits as well as identifying species present in metagenomic samples. The read alignment problem is extremely challenging due to the large size of analyzed datasets and numerous technological limitations of sequencing platforms, and researchers have developed novel bioinformatics algorithms to tackle these difficulties. Importantly, computational algorithms have evolved and diversified in accordance with technological advances, leading to todays diverse array of bioinformatics tools. Our review provides a survey of algorithmic foundations and methodologies across 107 alignment methods published between 1988 and 2020, for both short and long reads. We provide rigorous experimental evaluation of 11 read aligners to demonstrate the effect of these underlying algorithms on speed and efficiency of read aligners. We separately discuss how longer read lengths produce unique advantages and limitations to read alignment techniques. We also discuss how general alignment algorithms have been tailored to the specific needs of various domains in biology, including whole transcriptome, adaptive immune repertoire, and human microbiome studies

Multi-omics analysis of early molecular mechanisms of type 1 diabetes

Type 1 diabetes (T1D) is a complicated autoimmune disease with largely unknown disease mechanisms. The diagnosis is preceded by a long asymptomatic period of autoimmune activity in the insulin-producing pancreatic islets. Currently the only clinical markers used for T1D prediction are islet autoantibodies, which are a sign of already-broken immune tolerance. The focus of this dissertation is on the early asymptomatic period preceding seroconversion to islet autoantibody positivity. The genetic risk of type 1 diabetes has been thoroughly mapped in genome-wide association studies, but environmental factors and molecular mechanisms that mediate the risk are less well understood. According to the hygiene hypothesis, the risk of immune-mediated disorders is increased by the lack of exposure to pathogens in modern environments. Within a study on the hygiene hypothesis, we compared umbilical cord blood gene expression patterns between children born in environments with contrasting standards of living and type 1 diabetes incidences (Finland, Russia, and Estonia). The differentially expressed genes were associated with innate immunity and immune maturation. Our results suggest that the environment influences the immune system development already in-utero. Furthermore, we analyzed genome-wide DNA methylation and gene expression profiles in samples collected prospectively from Finnish children and newborn infants at risk of type 1 diabetes. Bisulfite sequencing analysis did not show any association of neonatal DNA methylation with later progression to T1D. However, antiviral type I interferon response in early childhood was found to be a risk factor of T1D. This transcriptomic signature was detectable in the peripheral blood already before islet autoantibodies, and the main observations were confirmed in an independent German study. These results contributed to the hypothesis that virus infections might play a role in T1D. Additionally, this dissertation contributed to transcriptomic and epigenomic data analysis workflows. Simple probe-level analysis of exon array data was shown to improve the reproducibility, specificity, and sensitivity of detected differential exon inclusion events. Type 1 error rate was markedly reduced by permutation-based significance assessment of differential methylation in bisulfite sequencing studies.Tyypin 1 diabeteksen varhaisten molekulaaristen mekanismien multiomiikka-analyysi Tyypin 1 diabetes (T1D) on autoimmuunitauti, jonka taustalla olevista mekanismeista tiedetään vähän. Diagnoosia edeltää pitkä oireeton jakso, jonka aikana insuliinia tuottaviin beetasoluihin kohdistuva autoimmuunireaktio etenee haiman saarekkeissa. Tämä väitöskirjatutkimus keskittyy T1D:n varhaiseen oireettomaan ajanjaksoon, joka edeltää serokonversiota autovasta-ainepositiiviseksi. Tyypin 1 diabeteksen geneettiset riskitekijät on kartoitettu perusteellisesti genominlaajuisissa assosiaatiotutkimuksissa, mutta ympäristön riskitekijöistä ja riskiä välittävistä molekyylimekanismeista tiedetään vähemmän. Hygieniahypoteesin mukaan vähäinen altistuminen taudinaiheuttajille lisää immuunijärjestelmän häiriöiden riskiä. Hygieniahypoteesiin liittyvässä osatyössä vertasimme hygienian ja T1D:n ilmaantuvuuden suhteen erilaisissa ympäristöissä (Suomi, Venäjä ja Viro) syntyneiden lasten napaveren geeniekpressioprofiileja. Erilaisesti ekspressoituneet geenit liittyivät synnynnäiseen immuniteettiin ja immuunijärjestelmän maturaatioon. Näiden tulosten perusteella ympäristö saattaa vaikuttaa immuunijärjestelmän kehitykseen jo raskauden aikana. Genominlaajuista DNA-metylaatiota ja geeniekspressiota analysoitiin näytteistä, jotka oli kerätty laajassa suomalaisessa seurantatutkimuksessa T1D:n riskiryhmään kuuluvilta lapsilta ja vastasyntyneiltä. Bisulfiittisekvensointianalyysin perusteella vastasyntyneen DNA-metylaation ja lapsuuden aikana kehittyvän T1D:n välillä ei ollut yhteyttä. Sen sijaan RNA:n tasolla havaittava viruksiin kohdistuva tyypin 1 interferonivaste varhaislapsuudessa todettiin T1D:n riskitekijäksi. Tämä havainto tehtiin perifeerisestä verestä jo ennen saarekevasta-aineiden ilmaantumista, ja päähavainnot vahvistettiin saksalaisessa tutkimuksessa. Nämä tulokset vahvistivat hypoteesia, jonka mukaan virukset voivat vaikuttaa T1D:n puhkeamiseen. T1D-tutkimuksen ohella tämä väitöskirjatyö kehitti transkriptomiikkaan ja epigenomiikkaan sopivia analyysimenetelmiä. Eksonimikrosirujen koetintasoisen analyysin todettiin parantavan toistettavuutta, sensitiivisyyttä ja tarkkuutta vaihtoehtoisen silmukoinniin kartoittamisessa. Tilastollisen merkitsevyyden permutaatiopohjainen analyysi vähensi tyypin 1 virhettä bisulfiittisekvensointidatan analyysissa