Statistical approaches for segmentation (application to genome annotation)

Nous proposons de modéliser les données issues des technologies de séquençage du transcriptome (RNA-Seq) à l'aide de la loi binomiale négative, et nous construisons des modèles de segmentation adaptés à leur étude à différentes échelles biologiques, dans le contexte où ces technologies sont devenues un outil précieux pour l'annotation de génome, l'analyse de l'expression des gènes, et la détection de nouveaux transcrits. Nous développons un algorithme de segmentation rapide pour analyser des séries à l'échelle du chromosome, et nous proposons deux méthodes pour l'estimation du nombre de segments, directement lié au nombre de gènes exprimés dans la cellule, qu'ils soient précédemment annotés ou détectés à cette même occasion. L'objectif d'annotation précise des gènes, et plus particulièrement de comparaison des sites de début et fin de transcription entre individus, nous amène naturellement à nous intéresser à la comparaison des localisations de ruptures dans des séries indépendantes. Nous construisons ainsi dans un cadre de segmentation bayésienne des outils de réponse à nos questions pour lesquels nous sommes capable de fournir des mesures d'incertitude. Nous illustrons nos modèles, tous implémentés dans des packages R, sur des données RNA-Seq provenant d'expériences sur la levure, et montrons par exemple que les frontières des introns sont conservées entre conditions tandis que les débuts et fin de transcriptions sont soumis à l'épissage différentiel.We propose to model the output of transcriptome sequencing technologies (RNA-Seq) using the negative binomial distribution, as well as build segmentation models suited to their study at different biological scales, in the context of these technologies becoming a valuable tool for genome annotation, gene expression analysis, and new-transcript discovery. We develop a fast segmentation algorithm to analyze whole chromosomes series, and we propose two methods for estimating the number of segments, a key feature related to the number of genes expressed in the cell, should they be identified from previous experiments or discovered at this occasion. Research on precise gene annotation, and in particular comparison of transcription boundaries for individuals, naturally leads us to the statistical comparison of change-points in independent series. To address our questions, we build tools, in a Bayesian segmentation framework, for which we are able to provide uncertainty measures. We illustrate our models, all implemented in R packages, on an RNA-Seq dataset from a study on yeast, and show for instance that the intron boundaries are conserved across conditions while the beginning and end of transcripts are subject to differential splicing.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocORSAY-PARIS 11-Bib. Maths (914712203) / SudocSudocFranceF

Statistical approaches for segmentation (application to genome annotation)

Nous proposons de modéliser les données issues des technologies de séquençage du transcriptome (RNA-Seq) à l'aide de la loi binomiale négative, et nous construisons des modèles de segmentation adaptés à leur étude à différentes échelles biologiques, dans le contexte où ces technologies sont devenues un outil précieux pour l'annotation de génome, l'analyse de l'expression des gènes, et la détection de nouveaux transcrits. Nous développons un algorithme de segmentation rapide pour analyser des séries à l'échelle du chromosome, et nous proposons deux méthodes pour l'estimation du nombre de segments, directement lié au nombre de gènes exprimés dans la cellule, qu'ils soient précédemment annotés ou détectés à cette même occasion. L'objectif d'annotation précise des gènes, et plus particulièrement de comparaison des sites de début et fin de transcription entre individus, nous amène naturellement à nous intéresser à la comparaison des localisations de ruptures dans des séries indépendantes. Nous construisons ainsi dans un cadre de segmentation bayésienne des outils de réponse à nos questions pour lesquels nous sommes capable de fournir des mesures d'incertitude. Nous illustrons nos modèles, tous implémentés dans des packages R, sur des données RNA-Seq provenant d'expériences sur la levure, et montrons par exemple que les frontières des introns sont conservées entre conditions tandis que les débuts et fin de transcriptions sont soumis à l'épissage différentiel.We propose to model the output of transcriptome sequencing technologies (RNA-Seq) using the negative binomial distribution, as well as build segmentation models suited to their study at different biological scales, in the context of these technologies becoming a valuable tool for genome annotation, gene expression analysis, and new-transcript discovery. We develop a fast segmentation algorithm to analyze whole chromosomes series, and we propose two methods for estimating the number of segments, a key feature related to the number of genes expressed in the cell, should they be identified from previous experiments or discovered at this occasion. Research on precise gene annotation, and in particular comparison of transcription boundaries for individuals, naturally leads us to the statistical comparison of change-points in independent series. To address our questions, we build tools, in a Bayesian segmentation framework, for which we are able to provide uncertainty measures. We illustrate our models, all implemented in R packages, on an RNA-Seq dataset from a study on yeast, and show for instance that the intron boundaries are conserved across conditions while the beginning and end of transcripts are subject to differential splicing.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocORSAY-PARIS 11-Bib. Maths (914712203) / SudocSudocFranceF

Modern considerations for the use of naive Bayes in the supervised classification of genetic sequence data

2021 Spring.Includes bibliographical references.Genetic sequence classification is the task of assigning a known genetic label to an unknown genetic sequence. Often, this is the first step in genetic sequence analysis and is critical to understanding data produced by molecular techniques like high throughput sequencing. Here, we explore an algorithm called naive Bayes that was historically successful in classifying 16S ribosomal gene sequences for microbiome analysis. We extend the naive Bayes classifier to perform the task of general sequence classification by leveraging advancements in computational parallelism and the statistical distributions that underlie naive Bayes. In Chapter 2, we show that our implementation of naive Bayes, called WarpNL, performs within a margin of error of modern classifiers like Kraken2 and local alignment. We discuss five crucial aspects of genetic sequence classification and show how these areas affect classifier performance: the query data, the reference sequence database, the feature encoding method, the classification algorithm, and access to computational resources. In Chapter 3, we cover the critical computational advancements introduced in WarpNL that make it efficient in a modern computing framework. This includes efficient feature encoding, introduction of a log-odds ratio for comparison of naive Bayes posterior estimates, description of schema for parallel and distributed naive Bayes architectures, and use of machine learning classifiers to perform outgroup sequence classification. Finally in Chapter 4, we explore a variant of the Dirichlet multinomial distribution that underlies the naive Bayes likelihood, called the beta-Liouville multinomial. We show that the beta-Liouville multinomial can be used to enhance classifier performance, and we provide mathematical proofs regarding its convergence during maximum likelihood estimation. Overall, this work explores the naive Bayes algorithm in a modern context and shows that it is competitive for genetic sequence classification

Molecular phylogenetic analysis: design and implementation of scalable and reliable algorithms and verification of phylogenetic properties

El término bioinformática tiene muchas acepciones, una gran parte referentes a la bioinformática molecular: el conjunto de métodos matemáticos, estadísticos y computacionales que tienen como objetivo dar solución a problemas biológicos, haciendo uso exclusivamente de las secuencias de ADN, ARN y proteínas y su información asociada. La filogenética es el área de la bioinformática encargada del estudio de la relación evolutiva entre organismos de la misma o distintas especies. Al igual que sucedía con la definición anterior, los trabajos realizados a lo largo de esta tesis se centran en la filogenética molecular: la rama de la filogenética que analiza las mutaciones hereditarias en secuencias biológicas (principalmente ADN) para establecer dicha relación evolutiva. El resultado de este análisis se plasma en un árbol evolutivo o filogenia. Una filogenia suele representarse como un árbol con raíz, normalmente binario, en el que las hojas simbolizan los organismos existentes actualmente y, la raíz, su ancestro común. Cada nodo interno representa una mutación que ha dado lugar a una división en la clasificación de los descendientes. Las filogenias se construyen mediante procesos de inferencia en base a la información disponible, que pertenece mayoritariamente a organismos existentes hoy en día. La complejidad de este problema se ha visto reflejada en la clasificación de la mayoría de métodos propuestos para su solución como NP-duros [1-3].El caso real de aplicación de esta tesis ha sido el ADN mitocondrial. Este tipo de secuencias biológicas es relevante debido a que tiene un alto índice de mutación, por lo que incluso filogenias de organismos muy cercanos evolutivamente proporcionan datos significativos para la comunidad biológica. Además, varias mutaciones del ADN mitocondrial humano se han relacionado directamente con enfermedad y patogenias, la mayoría mortales en individuos no natos o de corta edad. En la actualidad hay más de 30000 secuencias disponibles de ADN mitocondrial humano, lo que, además de su utilidad científica, ha permitido el análisis de rendimiento de nuestras contribuciones para datos masivos (Big Data). La reciente incorporación de la bioinformática en la categoría Big Data viene respaldada por la mejora de las técnicas de digitalización de secuencias biológicas que sucedió a principios del siglo 21 [4]. Este cambio aumentó drásticamente el número de secuencias disponibles. Por ejemplo, el número de secuencias de ADN mitocondrial humano pasó de duplicarse cada cuatro años, a hacerlo en menos de dos. Por ello, un gran número de métodos y herramientas usados hasta entonces han quedado obsoletos al no ser capaces de procesar eficientemente estos nuevos volúmenes de datos.Este es motivo por el que todas las aportaciones de esta tesis han sido desarrolladas para poder tratar grandes volúmenes de datos. La contribución principal de esta tesis es un framework que permite diseñar y ejecutar automáticamente flujos de trabajo para la inferencia filogenética: PhyloFlow [5-7]. Su creación fue promovida por el hecho de que la mayoría de sistemas de inferencia filogenética existentes tienen un flujo de trabajo fijo y no se pueden modificar ni las herramientas software que los componen ni sus parámetros. Esta decisión puede afectar negativamente a la precisión del resultado si el flujo del sistema o alguno de sus componentes no está adaptado a la información biológica que se va a utilizar como entrada. Por ello, PhyloFlow incorpora un proceso de configuración que permite seleccionar tanto cada uno de los procesos que formarán parte del sistema final, como las herramientas y métodos específicos y sus parámetros. Se han incluido consejos y opciones por defecto durante el proceso de configuración para facilitar su uso, sobre todo a usuarios nóveles. Además, nuestro framework permite la ejecución desatendida de los sistemas filogenéticos generados, tanto en ordenadores de sobremesa como en plataformas hardware (clusters, computación en la nube, etc.). Finalmente, se han evaluado las capacidades de PhyloFlow tanto en la reproducción de sistemas de inferencia filogenética publicados anteriormente como en la creación de sistemas orientados a problemas intensivos como el de inferencia del ADN mitocondrial humano. Los resultados muestran que nuestro framework no solo es capaz de realizar los retos planteados, sino que, en el caso de la replicación de sistemas, la posibilidad de configurar cada elemento que los componen mejora ampliamente su aplicabilidad.Durante la implementación de PhyloFlow descubrimos varias carencias importantes en algunas bibliotecas software actuales que dificultaron la integración y gestión de las herramientas filogenéticas. Por este motivo se decidió crear la primera biblioteca software en Python para estudios de filogenética molecular: MEvoLib [8]. Esta biblioteca ha sido diseñada para proveer una sola interfaz para los conjuntos de herramientas software orientados al mismo proceso, como el multialineamiento o la inferencia de filogenias. MEvoLib incluye además configuraciones por defecto y métodos que hacen uso de conocimiento biológico específico para mejorar su precisión, adaptándose a las necesidades de cada tipo de usuario. Como última característica relevante, se ha incorporado un proceso de conversión de formatos para los ficheros de entrada y salida de cada interfaz, de forma que, si la herramienta seleccionada no soporta dicho formato, este es adaptado automáticamente. Esta propiedad facilita el uso e integración de MEvoLib en scripts y herramientas software.El estudio del caso de aplicación de PhyloFlow al ADN mitocondrial humano ha expuesto los elevados costes tanto computacionales como económicos asociados a la inferencia de grandes filogenias. Por ello, sistemas como PhyloTree [9], que infiere un tipo especial de filogenias de ADN mitocondrial humano, recalculan sus resultados con una frecuencia máxima anual. Sin embargo, como ya hemos comentado anteriormente, las técnicas de secuenciación actuales permiten la incorporación de cientos o incluso miles de secuencias biológicas nuevas cada mes. Este desfase entre productor y consumidor hace que dichas filogenias queden desactualizadas en unos pocos meses. Para solucionar este problema hemos diseñado un nuevo algoritmo que permite la actualización de una filogenia mediante la incorporación iterativa de nuevas secuencias: PHYSER [10]. Además, la propia información evolutiva se utiliza para detectar posibles mutaciones introducidas artificialmente por el proceso de secuenciación, inexistentes en la secuencia original. Las pruebas realizadas con ADN mitocondrial han probado su eficacia y eficiencia, con un coste temporal por secuencia inferior a los 20 segundos.El desarrollo de nuevas herramientas para el análisis de filogenias también ha sido una parte importante de esta tesis. En concreto, se han realizado dos aportaciones principales en este aspecto: PhyloViewer [11] y una herramienta para el análisis de la conservación [12]. PhyloViewer es un visualizador de filogenias extensivas, es decir, filogenias que poseen al menos un millar de hojas. Esta herramienta aporta una novedosa interfaz en la que se muestra el nodo seleccionado y sus nodos hijo, así como toda la información asociada a cada uno de ellos: identificador, secuencia biológica, ... Esta decisión de diseño ha sido orientada a evitar el habitual “borrón” que se produce en la mayoría de herramientas de visualización al mostrar este tipo de filogenias enteras por pantalla. Además, se ha desarrollado en una arquitectura clienteservidor, con lo que el procesamiento de la filogenia se realiza una única vez por parte el servidor. Así, se ha conseguido reducir significativamente los tiempos de carga y acceso por parte del cliente. Por otro lado, la aportación principal de nuestra herramienta para el análisis de la conservación se basa en la paralelización de los métodos clásicos aplicados en este campo, alcanzando speed-ups cercanos al teórico sin pérdida de precisión. Esto ha sido posible gracias a la implementación de dichos métodos desde cero, incorporando la paralelización a nivel de instrucción, en vez de paralelizar implementaciones existentes. Como resultado, nuestra herramienta genera un informe que contiene las conclusiones del análisis de conservación realizado. El usuario puede introducir un umbral de conservación para que el informe destaque solo aquellas posiciones que no lo cumplan. Además, existen dos tipos de informe con distinto nivel de detalle. Ambos se han diseñado para que sean comprensibles y útiles para los usuarios.Finalmente, se ha diseñado e implementado un predictor de mutaciones patógenas en ADN mitocondrial desarollado en máquinas de vectores de soporte (SVM): Mitoclass.1 [13]. Se trata del primer predictor para este tipo de secuencias biológicas. Tanto es así, que ha sido necesario crear el primer repositorio de mutaciones patógenas conocidas, mdmv.1, para poder entrenar y evaluar nuestro predictor. Se ha demostrado que Mitoclass.1 mejora la clasificación de las mutaciones frente a los predictores más conocidos y utilizados, todos ellos orientados al estudio de patogenicidad en ADN nuclear. Este éxito radica en la novedosa combinación de propiedades a evaluar por cada mutación en el proceso de clasificación. Además, otro factor a destacar es el uso de SVM frente a otras alternativas, que han sido probadas y descartadas debido a su menor capacidad de predicción para nuestro caso de aplicación.REFERENCIAS[1] L. Wang and T. Jiang, “On the complexity of multiple sequence alignment,” Journal of computational biology, vol. 1, no. 4, pp. 337–348, 1994.[2] W. H. E. Day, D. S. Johnson, and D. Sankoff, “The Computational Complexity of Inferring Rooted Phylogenies by Parsimony,” Mathematical Biosciences, vol. 81, no. 1, pp. 33–42, 1986.[3] S. Roch, “A short proof that phylogenetic tree reconstruction by maximum likelihood is hard,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB), vol. 3, no. 1, p. 92, 2006.[4] E. R. Mardis, “The impact of next-generation sequencing technology on genetics,” Trends in genetics, vol. 24, no. 3, pp. 133–141, 2008.[5] J. Álvarez-Jarreta, G. de Miguel Casado, and E. Mayordomo, “PhyloFlow: A Fully Customizable and Automatic Workflow for Phylogeny Estimation,” in ECCB 2014, 2014.[6] J. Álvarez-Jarreta, G. de Miguel Casado, and E. Mayordomo, “PhyloFlow: A Fully Customizable and Automatic Workflow for Phylogenetic Reconstruction,” in IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), pp. 1–7, IEEE, 2014.[7] J. Álvarez, R. Blanco, and E. Mayordomo, “Workflows with Model Selection: A Multilocus Approach to Phylogenetic Analysis,” in 5th International Conference on Practical Applications of Computational Biology & Bioinformatics (PACBB 2011), vol. 93 of Advances in Intelligent and Soft Computing, pp. 39–47, Springer Berlin Heidelberg, 2011.[8] J. Álvarez-Jarreta and E. Ruiz-Pesini, “MEvoLib v1.0: the First Molecular Evolution Library for Python,” BMC Bioinformatics, vol. 17, no. 436, pp. 1–8, 2016.[9] M. van Oven and M. Kayser, “Updated comprehensive phylogenetic tree of global human mitochondrial DNA variation,” Human Mutation, vol. 30, no. 2, pp. E386–E394, 2009.[10] J. Álvarez-Jarreta, E. Mayordomo, and E. Ruiz-Pesini, “PHYSER: An Algorithm to Detect Sequencing Errors from Phylogenetic Information,” in 6th International Conference on Practical Applications of Computational Biology & Bioinformatics (PACBB 2012), pp. 105–112, 2012.[11] J. Álvarez-Jarreta and G. de Miguel Casado, “PhyloViewer: A Phylogenetic Tree Viewer for Extense Phylogenies,” in ECCB 2014, 2014.[12] F. Merino-Casallo, J. Álvarez-Jarreta, and E. Mayordomo, “Conservation in mitochondrial DNA: Parallelized estimation and alignment influence,” in 2015 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM 2015), pp. 1434–1440, IEEE, 2015.[13] A. Martín-Navarro, A. Gaudioso-Simón, J. Álvarez-Jarreta, J. Montoya, E. Mayordomo, and E. Ruiz-Pesini, “Machine learning classifier for identification of damaging missense mutations exclusive to human mitochondrial DNA-encoded polypeptides,” BMC Bioinformatics, vol. 18, no. 158, pp. 1–11, 2017.<br /

Modeling and analysis of RNA-seq data: a review from a statistical perspective

Background: Since the invention of next-generation RNA sequencing (RNA-seq) technologies, they have become a powerful tool to study the presence and quantity of RNA molecules in biological samples and have revolutionized transcriptomic studies. The analysis of RNA-seq data at four different levels (samples, genes, transcripts, and exons) involve multiple statistical and computational questions, some of which remain challenging up to date. Results: We review RNA-seq analysis tools at the sample, gene, transcript, and exon levels from a statistical perspective. We also highlight the biological and statistical questions of most practical considerations. Conclusion: The development of statistical and computational methods for analyzing RNA- seq data has made significant advances in the past decade. However, methods developed to answer the same biological question often rely on diverse statical models and exhibit different performance under different scenarios. This review discusses and compares multiple commonly used statistical models regarding their assumptions, in the hope of helping users select appropriate methods as needed, as well as assisting developers for future method development

Integration of Alignment and Phylogeny in the Whole-Genome Era

With the development of new sequencing techniques, whole genomes of many species have become available. This huge amount of data gives rise to new opportunities and challenges. These new sequences provide valuable information on relationships among species, e.g. genome recombination and conservation. One of the principal ways to investigate such information is multiple sequence alignment (MSA). Currently, there is large amount of MSA data on the internet, such as the UCSC genome database, but how to effectively use this information to solve classical and new problems is still an area lacking of exploration. In this thesis, we explored how to use this information in four problems, i.e. sequence orthology search problem, multiple alignment improvement problem, short read mapping problem, and genome rearrangement inference problem. For the first problem, we developed a EM algorithm to iteratively align a query with a multiple alignment database with the information from a phylogeny relating the query species and the species in the multiple alignment. We also infer the query\u27s location in the phylogeny. We showed that by doing alignment and phylogeny inference together, we can improve the accuracies for both problems. For the second problem, we developed an optimization algorithm to iteratively refine the multiple alignment quality. Experiment results showed our algorithm is very stable in term of resulting alignments. The results showed that our method is more accurate than existing methods, i.e. Mafft, Clustal-O, and Mavid, on test data from three sets of species from the UCSC genome database. For the third problem, we developed a model, PhyMap, to align a read to a multiple alignment allowing mismatches and indels. PhyMap computes local alignments of a query sequence against a fixed multiple-genome alignment of closely related species. PhyMap uses a known phylogenetic tree on the species in the multiple alignment to improve the quality of its computed alignments while also estimating the placement of the query on this tree. Both theoretical computation and experiment results show that our model can differentiate between orthologous and paralogous alignments better than other popular short read mapping tools (BWA, BOWTIE and BLAST). For the fourth problem, we gave a simple genome recombination model which can express insertions, deletions, inversions, translocations and inverted translocations on aligned genome segments. We also developed an MCMC algorithm to infer the order of the query segments. We proved that using any Euclidian metrics to measure distance between two sequence orders in the tree optimization goal function will lead to a degenerated solution where the inferred order will be the order of one of the leaf nodes. We also gave a graph-based formulation of the problem which can represent the probability distribution of the order of the query sequences

From Pieces To Paths: Combining Disparate Information in Computational Analysis of RNA-Seq.

As high-throughput sequencing technology has advanced in recent decades, large-scale genomic data with high-resolution have been generated for solving various problems in many felds. One of the state-of-the-art sequencing techniques is RNA sequencing, which has been widely used to study the transcriptomes of biological systems through millions of reads. The ultimate goal of RNA sequencing bioinformatics algorithms is to maximally utilize the information stored in a large amount of pieced-together reads to unveil the whole landscape of biological function at the transcriptome level. Many bioinformatics methods and pipelines have been developed for better achieving this goal. However, one central question of RNA sequencing is the prediction uncertainty due to the short read length and the low sampling rate of underexpressed transcripts. Both conditions raise ambiguities in read mapping, transcript assembly, transcript quantifcation, and even the downstream analysis. This dissertation focuses on approaches to reducing the above uncertainty by incorporating additional information, of disparate kinds, into bioinformatics models and modeling assessments. I addressed three critical issues in RNA sequencing data analysis. (1) we evaluated the performance of current de novo assembly methods and their evaluation methods using the transcript information from a third generation sequencing platform, which provides a longer sequence length but with a higher error rate than next-generation sequencing; (2) we built a Bayesian graphical model for improving transcript quantifcation and di˙erentially expressed isoform identifcation by utilizing the shared information from biological replicates; (3) we built a joint pathway and gene selection model by incorporating pathway structures from an expert database. We conclude that the incorporation of appropriate information from extra resources enables a more reliable assessment and a higher prediction performance in RNA sequencing data analysis