Algorithms for pre-microrna classification and a GPU program for whole genome comparison

MicroRNAs (miRNAs) are non-coding RNAs with approximately 22 nucleotides that are derived from precursor molecules. These precursor molecules or pre-miRNAs often fold into stem-loop hairpin structures. However, a large number of sequences with pre-miRNA-like hairpin can be found in genomes. It is a challenge to distinguish the real pre-miRNAs from other hairpin sequences with similar stem-loops (referred to as pseudo pre-miRNAs). The first part of this dissertation presents a new method, called MirID, for identifying and classifying microRNA precursors. MirID is comprised of three steps. Initially, a combinatorial feature mining algorithm is developed to identify suitable feature sets. Then, the feature sets are used to train support vector machines to obtain classification models, based on which classifier ensemble is constructed. Finally, an AdaBoost algorithm is adopted to further enhance the accuracy of the classifier ensemble. Experimental results on a variety of species demonstrate the good performance of the proposed approach, and its superiority over existing methods. In the second part of this dissertation, A GPU (Graphics Processing Unit) program is developed for whole genome comparison. The goal for the research is to identify the commonalities and differences of two genomes from closely related organisms, via multiple sequencing alignments by using a seed and extend technique to choose reliable subsets of exact or near exact matches, which are called anchors. A rigorous method named Smith-Waterman search is applied for the anchor seeking, but takes days and months to map millions of bases for mammalian genome sequences. With GPU programming, which is designed to run in parallel hundreds of short functions called threads, up to 100X speed up is achieved over similar CPU executions

Graph based fusion of high-dimensional gene- and microRNA expression data

One of the main goals in cancer studies including high-throughput microRNA (miRNA) and mRNA data is to find and assess prognostic signatures capable of predicting clinical outcome. Both mRNA and miRNA expression changes in cancer diseases are described to reflect clinical characteristics like staging and prognosis. Furthermore, miRNA abundance can directly affect target transcripts and translation in tumor cells. Prediction models are trained to identify either mRNA or miRNA signatures for patient stratification. With the increasing number of microarray studies collecting mRNA and miRNA from the same patient cohort there is a need for statistical methods to integrate or fuse both kinds of data into one prediction model in order to find a combined signature that improves the prediction. Here, we propose a new method to fuse miRNA and mRNA data into one prediction model. Since miRNAs are known regulators of mRNAs, correlations between miRNA and mRNA expression data as well as target prediction information were used to build a bipartite graph representing the relations between miRNAs and mRNAs. Feature selection is a critical part when fitting prediction models to high- dimensional data. Most methods treat features, in this case genes or miRNAs, as independent, an assumption that does not hold true when dealing with combined gene and miRNA expression data. To improve prediction accuracy, a description of the correlation structure in the data is needed. In this work the bipartite graph was used to guide the feature selection and therewith improve prediction results and find a stable prognostic signature of miRNAs and genes. The method is evaluated on a prostate cancer data set comprising 98 patient samples with miRNA and mRNA expression data. The biochemical relapse, an important event in prostate cancer treatment, was used as clinical endpoint. Biochemical relapse coins the renewed rise of the blood level of a prostate marker (PSA) after surgical removal of the prostate. The relapse is a hint for metastases and usually the point in clinical practise to decide for further treatment. A boosting approach was used to predict the biochemical relapse. It could be shown that the bipartite graph in combination with miRNA and mRNA expression data could improve prediction performance. Furthermore the ap- proach improved the stability of the feature selection and therewith yielded more consistent marker sets. Of course, the marker sets produced by this new method contain mRNAs as well as miRNAs. The new approach was compared to two state-of-the-art methods suited for high-dimensional data and showed better prediction performance in both cases

Development and evaluation of machine learning algorithms for biomedical applications

Gene network inference and drug response prediction are two important problems in computational biomedicine. The former helps scientists better understand the functional elements and regulatory circuits of cells. The latter helps a physician gain full understanding of the effective treatment on patients. Both problems have been widely studied, though current solutions are far from perfect. More research is needed to improve the accuracy of existing approaches. This dissertation develops machine learning and data mining algorithms, and applies these algorithms to solve the two important biomedical problems. Specifically, to tackle the gene network inference problem, the dissertation proposes (i) new techniques for selecting topological features suitable for link prediction in gene networks; a graph sparsification method for network sampling; (iii) combined supervised and unsupervised methods to infer gene networks; and (iv) sampling and boosting techniques for reverse engineering gene networks. For drug sensitivity prediction problem, the dissertation presents (i) an instance selection technique and hybrid method for drug sensitivity prediction; (ii) a link prediction approach to drug sensitivity prediction; a noise-filtering method for drug sensitivity prediction; and (iv) transfer learning approaches for enhancing the performance of drug sensitivity prediction. Substantial experiments are conducted to evaluate the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms. Experimental results demonstrate the feasibility of the algorithms and their superiority over the existing approaches

From tools and databases to clinically relevant applications in miRNA research

While especially early research focused on the small portion of the human genome that encodes proteins, it became apparent that molecules responsible for many key functions were also encoded in the remaining regions. Originally, non-coding RNAs, i.e., molecules that are not translated into proteins, were thought to be composed of only two classes (ribosomal RNAs and transfer RNAs). However, starting from the early 1980s many other non-coding RNA classes were discovered. In the past two decades, small non-coding RNAs (sncRNAs) and in particular microRNAs (miRNAs), have become essential molecules in biological and biomedical research. In this thesis, five aspects of miRNA research have been addressed. Starting from the development of advanced computational software to analyze miRNA data (1), an in-depth understanding of human and non-human miRNAs was generated and databases hosting this knowledge were created (2). In addition, the effects of technological advances were evaluated (3). We also contributed to the understanding on how miRNAs act in an orchestrated manner to target human genes (4). Finally, based on the insights gained from the tools and resources of the mentioned aspects we evaluated the suitability of miRNAs as biomarkers (5). With the establishment of next-generation sequencing, the primary goal of this thesis was the creation of an advanced bioinformatics analysis pipeline for high-throughput miRNA sequencing data, primarily focused on human. Consequently, miRMaster, a web-based software solution to analyze hundreds sequencing samples within few hours was implemented. The tool was implemented in a way that it could support different sequencing technologies and library preparation techniques. This flexibility allowed miRMaster to build a consequent user-base, resulting in over 120,000 processed samples and 1,5 billion processed reads, as of July 2021, and therefore laid out the basis for the second goal of this thesis. Indeed, the implementation of a feature allowing users to share their uploaded data contributed strongly to the generation of a detailed annotation of the human small non-coding transcriptome. This annotation was integrated into a new miRNA database, miRCarta, modelling thousands of miRNA candidates and corresponding read expression profiles. A subset of these candidates was then evaluated in the context of different diseases and validated. The thereby gained knowledge was subsequently used to validate additional miRNA candidates and to generate an estimate of the number of miRNAs in human. The large collection of samples, gathered over many years with miRMaster was also integrated into a web server evaluating miRNA arm shifts and switches, miRSwitch. Finally, we published an updated version of miRMaster, expanding its scope to other species and adding additional downstream analysis capabilities. The second goal of this thesis was further pursued by investigating the distribution of miRNAs across different human tissues and body fluids, as well as the variability of miRNA profiles over the four seasons of the year. Furthermore, small non-coding RNAs in zoo animals were examined and a tissue atlas of small non-coding RNAs for mice was generated. The third goal, the assessment of technological advances, was addressed by evaluating the new combinatorial probe-anchor synthesis-based sequencing technology published by BGI, analyzing the effect of RNA integrity on sequencing data, analyzing low-input library preparation protocols, and comparing template-switch based library preparation protocols to ligation-based ones. In addition, an antibody-based labeling sequencing chemistry, CoolMPS, was investigated. Deriving an understanding of the orchestrated regulation by miRNAs, the fourth goal of this thesis, was pursued in a first step by the implementation of a web server visualizing miRNA-gene interaction networks, miRTargetLink. Subsequently, miRPathDB, a database incorporating pathways affected by miRNAs and their targets was implemented, as well as miEAA 2.0, a web server offering quick miRNA set enrichment analyses in over 130,000 categories spanning 10 different species. In addition, miRSNPdb, a database evaluating the effects of single nucleotide polymorphisms and variants in miRNAs or in their target genes was created. Finally, the fifth goal of the thesis, the evaluation of the suitability of miRNAs as biomarkers for human diseases was tackled by investigating the expression profiles of miRNAs with machine learning. An Alzheimer's disease cohort with over 400 individuals was analyzed, as well as another neurodegenerative disease cohort with multiple time points of Parkinson's disease patients and healthy controls. Furthermore, a lung cancer cohort covering 3,000 individuals was examined to evaluate the suitability of an early detection test. In addition, we evaluated the expression profile changes induced by aging on a cohort of 1,334 healthy individuals and over 3,000 diseased patients. Altogether, the herein described tools, databases and research papers present valuable advances and insights into the miRNA research field and have been used and cited by the research community over 2,000 times as of July 2021.Während insbesondere die frühe Genetik-Forschung sich auf den kleinen Teil des menschlichen Genoms konzentrierte, der für Proteine kodiert, wurde deutlich, dass auch in den übrigen Regionen Moleküle kodiert werden, die für viele wichtige Funktionen verantwortlich sind. Ursprünglich ging man davon aus, dass nicht codierende RNAs, d. h. Moleküle, die nicht in Proteine übersetzt werden, nur aus zwei Klassen bestehen (ribosomale RNAs und Transfer-RNAs). Seit den frühen 1980er Jahren wurden jedoch viele andere nicht-kodierende RNA-Klassen entdeckt. In den letzten zwei Jahrzehnten sind kleine nichtcodierende RNAs (sncRNAs) und insbesondere microRNAs (miRNAs) zu wichtigen Molekülen in der biologischen und biomedizinischen Forschung geworden. In dieser Arbeit werden fünf Aspekte der miRNA-Forschung behandelt. Ausgehend von der Entwicklung fortschrittlicher Computersoftware zur Analyse von miRNA-Daten (1) wurde ein tiefgreifendes Verständnis menschlicher und nicht-menschlicher miRNAs entwickelt und Datenbanken mit diesem Wissen erstellt (2). Darüber hinaus wurden die Auswirkungen des technologischen Fortschritts bewertet (3). Wir haben auch dazu beigetragen, zu verstehen, wie miRNAs koordiniert agieren, um menschliche Gene zu regulieren (4). Schließlich bewerteten wir anhand der Erkenntnisse, die wir mit den Tools und Ressourcen der genannten Aspekte gewonnen hatten, die Eignung von miRNAs als Biomarker (5). Mit der Etablierung der Sequenzierung der nächsten Generation war das primäre Ziel dieser Arbeit die Schaffung einer fortschrittlichen bioinformatischen Analysepipeline für Hochdurchsatz-MiRNA-Sequenzierungsdaten, die sich in erster Linie auf den Menschen konzentriert. Daher wurde miRMaster, eine webbasierte Softwarelösung zur Analyse von Hunderten von Sequenzierproben innerhalb weniger Stunden, implementiert. Das Tool wurde so implementiert, dass es verschiedene Sequenzierungstechnologien und Bibliotheksvorbereitungstechniken unterstützen kann. Diese Flexibilität ermöglichte es miRMaster, eine konsequente Nutzerbasis aufzubauen, die im Juli 2021 über 120.000 verarbeitete Proben und 1,5 Milliarden verarbeitete Reads umfasste, womit die Grundlage für das zweite Ziel dieser Arbeit geschaffen wurde. Die Implementierung einer Funktion, die es den Nutzern ermöglicht, ihre hochgeladenen Daten mit anderen zu teilen, trug wesentlich zur Erstellung einer detaillierten Annotation des menschlichen kleinen nicht-kodierenden Transkriptoms bei. Diese Annotation wurde in eine neue miRNA-Datenbank, miRCarta, integriert, die Tausende von miRNA-Kandidaten und entsprechende Expressionsprofile abbildet. Eine Teilmenge dieser Kandidaten wurde dann im Zusammenhang mit verschiedenen Krankheiten bewertet und validiert. Die so gewonnenen Erkenntnisse wurden anschließend genutzt, um weitere miRNA-Kandidaten zu validieren und eine Schätzung der Anzahl der miRNAs im Menschen vorzunehmen. Die große Sammlung von Proben, die über viele Jahre mit miRMaster gesammelt wurde, wurde auch in einen Webserver integriert, der miRNA-Armverschiebungen und -Wechsel auswertet, miRSwitch. Schließlich haben wir eine aktualisierte Version von miRMaster veröffentlicht, die den Anwendungsbereich auf andere Spezies ausweitet und zusätzliche Downstream-Analysefunktionen hinzufügt. Das zweite Ziel dieser Arbeit wurde weiterverfolgt, indem die Verteilung von miRNAs in verschiedenen menschlichen Geweben und Körperflüssigkeiten sowie die Variabilität der miRNA-Profile über die vier Jahreszeiten hinweg untersucht wurde. Darüber hinaus wurden kleine nichtkodierende RNAs in Zootieren untersucht und ein Gewebeatlas der kleinen nichtkodierenden RNAs für Mäuse erstellt. Das dritte Ziel, die Einschätzung des technologischen Fortschritts, wurde angegangen, indem die neue kombinatorische Sonden-Anker-Synthese-basierte Sequenzierungstechnologie, die vom BGI veröffentlicht wurde, bewertet wurde, die Auswirkungen der RNA-Integrität auf die Sequenzierungsdaten analysiert wurden, Protokolle für die Bibliotheksvorbereitung mit geringem Input analysiert wurden und Protokolle für die Bibliotheksvorbereitung auf der Basis von Template-Switch mit solchen auf Ligationsbasis verglichen wurden. Darüber hinaus wurde eine auf Antikörpern basierende Labeling-Sequenzierungschemie, CoolMPS, untersucht. Das vierte Ziel dieser Arbeit, das Verständnis der orchestrierten Regulation durch miRNAs, wurde in einem ersten Schritt durch die Implementierung eines Webservers zur Visualisierung von miRNA-Gen-Interaktionsnetzwerken, miRTargetLink, verfolgt. Anschließend wurde miRPathDB implementiert, eine Datenbank, die von miRNAs und ihren Zielgenen beeinflusste Pfade enthält, sowie miEAA 2.0, ein Webserver, der schnelle miRNA-Anreicherungsanalysen in über 130.000 Kategorien aus 10 verschiedenen Spezies bietet. Darüber hinaus wurde miRSNPdb, eine Datenbank zur Bewertung der Auswirkungen von Einzelnukleotid-Polymorphismen und Varianten in miRNAs oder ihren Zielgenen, erstellt. Schließlich wurde das fünfte Ziel der Arbeit, die Bewertung der Eignung von miRNAs als Biomarker für menschliche Krankheiten, durch die Untersuchung der Expressionsprofile von miRNAs anhand von maschinellem Lernen angegangen. Eine Alzheimer-Kohorte mit über 400 Personen wurde analysiert, ebenso wie eine weitere neurodegenerative Krankheitskohorte mit Parkinson-Patienten an mehreren Zeitpunkten der Krankheit und gesunden Kontrollen. Außerdem wurde eine Lungenkrebskohorte mit 3.000 Personen untersucht, um die Eignung eines Früherkennungstests zu bewerten. Darüber hinaus haben wir die altersbedingten Veränderungen des Expressionsprofils bei einer Kohorte von 1.334 gesunden Personen und über 3.000 kranken Patienten untersucht. Insgesamt stellen die hier beschriebenen Tools, Datenbanken und Forschungsarbeiten wertvolle Fortschritte und Erkenntnisse auf dem Gebiet der miRNA-Forschung dar und wurden bis Juli 2021 von der Forschungsgemeinschaft über 2.000 Mal verwendet und zitiert

Learning the Regulatory Code of Gene Expression

Data-driven machine learning is the method of choice for predicting molecular phenotypes from nucleotide sequence, modeling gene expression events including protein-DNA binding, chromatin states as well as mRNA and protein levels. Deep neural networks automatically learn informative sequence representations and interpreting them enables us to improve our understanding of the regulatory code governing gene expression. Here, we review the latest developments that apply shallow or deep learning to quantify molecular phenotypes and decode the cis-regulatory grammar from prokaryotic and eukaryotic sequencing data. Our approach is to build from the ground up, first focusing on the initiating protein-DNA interactions, then specific coding and non-coding regions, and finally on advances that combine multiple parts of the gene and mRNA regulatory structures, achieving unprecedented performance. We thus provide a quantitative view of gene expression regulation from nucleotide sequence, concluding with an information-centric overview of the central dogma of molecular biology

Learning the Regulatory Code of Gene Expression

Data-driven machine learning is the method of choice for predicting molecular phenotypes from nucleotide sequence, modeling gene expression events including protein-DNA binding, chromatin states as well as mRNA and protein levels. Deep neural networks automatically learn informative sequence representations and interpreting them enables us to improve our understanding of the regulatory code governing gene expression. Here, we review the latest developments that apply shallow or deep learning to quantify molecular phenotypes and decode the cis-regulatory grammar from prokaryotic and eukaryotic sequencing data. Our approach is to build from the ground up, first focusing on the initiating protein-DNA interactions, then specific coding and non-coding regions, and finally on advances that combine multiple parts of the gene and mRNA regulatory structures, achieving unprecedented performance. We thus provide a quantitative view of gene expression regulation from nucleotide sequence, concluding with an information-centric overview of the central dogma of molecular biology

Von Plattformen zu miRNA-Biomarkern : Methoden zur miRNA-Molekulardiagnostik

An obvious way to improve human healthcare is to develop new and more effective drugs. Another opportunity is however to develop solutions that allow to utilize the available drugs better. This includes more accurate and early diagnosis of pathologies, improved therapy selection as well as digital and patient centric solutions in healthcare systems. Especially in molecular diagnostics new biomarkers have been developed and partially shown promising results in terms of improving patient care. In this work I describe the development of respective platform techniques, biomarkers and computational solutions during my PhD thesis. First, I briefly introduce the concept of a flexible microarray platform and assays, such as the MPEA assay, tailored for the fast and efficient quantification of miRNA signatures. Then, I describe how we made use of respective platforms along with computational solutions to improve the understanding of physiological and pathophysiological processes. Further, I present results on my efforts to develop new molecular diagnostic biomarkers based on circulating miRNAs. Here, my special focus was in cancer (most importantly lung cancer) and diseases affecting the Central Nervous System (most importantly Multiple Sclerosis, Alzheimer’s Disease and Parkinson’s Disease). Together with the supervisors of my thesis I was among the first researchers worldwide to recognize that small non-coding RNAs (most importantly microRNAs) measured from body fluids have a great potential as biomarkers. An obvious advantage to messenger RNAs is the small length of the molecules of only 17-22 nucleotides. This makes microRNAs stable in vivo but also in vitro. Finally, I will mention recent developments in patient care. The current trend is clearly the digitalization of central parts of healthcare. This affects all stakeholders in the healthcare system, most importantly medical doctors and patients. Especially patient empowerment and self-containment of medical data is becoming more important. Again, Multiple Sclerosis is used as an example. But also for physicians, computational tools have to be implemented to support them in making treatment decisions from highly complex data. In sum, my thesis describes the road from developing a molecular diagnostic platform over the research on biomarkers for detecting disease in time towards holistic computational solutions to improve patient care.Es ist offensichtlich, dass man Krankheiten besser behandeln kann, wenn man neue und effektivere Medikamente und Therapien entwickelt. Eine andere Möglichkeit ist es, Lösungen zu entwickeln, die es erlauben, vorhandene Medikamente besser einzusetzen. Das schließt die frühzeitige Diagnose von Erkrankungen, eine verbesserte Wahl der richtigen Therapie und die Entwicklung von patienten-zentrischen digitalisierten Lösungen mit ein. Insbesondere in der Molekulardiagnostik wurden neue vielversprechende Biomarker entwickelt. In dieser Arbeit führe ich meine Beiträge zur Entwicklung von Plattform Technologien zum Messen von Biomarkern aus, erläutere die Erforschung von Biomarkern selbst und beschreibe die Anwendung der dazugehörigen, computergestützten Methoden. Beginnen möchte ich mit einer Beschreibung der Entwicklung einer flexiblen Mikroarray Plattform und Assays, wie zum Beispiel des MPEA Assays, die maßgeschneidert für die schnelle und effiziente Quantifizierung von miRNA Biomarkern sind. Dann gehe ich darauf ein, wie wir Plattformen, Assays und computergestützte Lösungen eingesetzt haben, um physiologische und pathologische Prozesse besser zu verstehen. Außerdem präsentiere ich Resultate meiner Bemühung, neue molekulardiagnostische Biomarker basierend auf zirkulierenden miRNA Mustern zu entwickeln. Hierbei habe ich mich auf Krebs (vornehmlich Lungentumore) und Erkrankungen, die das Zentrale Nervensystem betreffen (Multiple Sklerose und die Alzheimer Erkrankung), konzentriert. Gemeinsam mit meinen Betreuern war ich unter den ersten Forschern weltweit, die das große Potenzial kleiner nicht-kodierender RNAs (am wichtigsten dabei microRNAs), die aus Blut gemessen werden können, erkannt haben. Ein offensichtlicher Vorteil gegenüber mRNA Biomarkern ist die kurze Länge von nur 17-22 Nukleotiden. Diese macht miRNAs sowohl in-vivo als auch in-vitro stabil. Letztlich gehe ich in meiner Arbeit auf momentane Entwicklungen in der Patientenversorgung ein. Ein klarer Trend ist die Digitalisierung zentraler Teile der Gesundheitsversorgung. Das betrifft alle Personen im Gesundheitswesen, allen voran Mediziner und Patienten. Selbstbestimmung des Patienten wird besonders wichtig werden. Hier dient mir wieder Multiple Sklerose als ein Beispiel. Auch für Ärzte müssen, angesichts der immer komplexeren Daten, computergestützte Lösungen entwickelt werden, die ihnen helfen, die richtige Therapieentscheidung zu treffen. Zusammenfassend halte ich fest, dass meine Arbeit den Weg von der Entwicklung einer molekulardiagnostischen Plattform über die Entwicklung von Biomarkern zur Frühdiagnose von Erkrankungen bis hin zu ganzheitlichen computergestützten Lösungen, die die Patientenversorgung verbessern, beschreibt

Global characterization of the immune response to inoculation of aluminium hydroxide-based vaccines by RNA sequencing

xix, 195 p.En este trabajo se han analizado muestras correspondientes a un experimento de vacunación de larga duración. Múltiples ovejas fueron expuestas a varias vacunas compuestas de aluminio hidróxido como adyuvante en un periodo de 475 días, con el objetivo de estudiar el mecanismo de acción de dicho adyuvante en el sistema inmune y comprobar si es capaz de llegar a órganos distantes como el cerebro después de su inoculación. Para ello se extrajeron muestras de células mononucleares de sangre periférica y de la corteza del lóbulo parietal y se usaron para la preparación de librerías de secuenciación de ARN y microRNAs (Total RNA-seq y miRNA-seq). Las librerías se analizaron mediante herramientas bioinformáticas y se realizaron multiples análisis: 1. Expresión diferencial tanto para los datos de RNA-seq como para los de miRNA-seq; 2. Anotación de nuevos miRNAs en oveja; 3. Predicción de targets para los miRNAs y análisis de co-expresión con los datos de RNA-seq. Además, como las librerías de Total RNA-seq retienen el ARN no codificante, que esta pobremente anotado en oveja, dichos datos se usaron para la anotación de ARN circulares en oveja y se estudió si dichos ARN no-codificantes pudieran tener algún rol en la actividad del aluminio como adyuvante

Global characterization of the immune response to inoculation of aluminium hydroxide-based vaccines by RNA sequencing

xix, 195 p.En este trabajo se han analizado muestras correspondientes a un experimento de vacunación de larga duración. Múltiples ovejas fueron expuestas a varias vacunas compuestas de aluminio hidróxido como adyuvante en un periodo de 475 días, con el objetivo de estudiar el mecanismo de acción de dicho adyuvante en el sistema inmune y comprobar si es capaz de llegar a órganos distantes como el cerebro después de su inoculación. Para ello se extrajeron muestras de células mononucleares de sangre periférica y de la corteza del lóbulo parietal y se usaron para la preparación de librerías de secuenciación de ARN y microRNAs (Total RNA-seq y miRNA-seq). Las librerías se analizaron mediante herramientas bioinformáticas y se realizaron multiples análisis: 1. Expresión diferencial tanto para los datos de RNA-seq como para los de miRNA-seq; 2. Anotación de nuevos miRNAs en oveja; 3. Predicción de targets para los miRNAs y análisis de co-expresión con los datos de RNA-seq. Además, como las librerías de Total RNA-seq retienen el ARN no codificante, que esta pobremente anotado en oveja, dichos datos se usaron para la anotación de ARN circulares en oveja y se estudió si dichos ARN no-codificantes pudieran tener algún rol en la actividad del aluminio como adyuvante