New Approaches to Long-Read Assembly under High Error Rates

Das Gebiet der Genomassemblierung beschäftigt sich mit der Entwicklung von Algorithmen, die Genome am Computer anhand von Sequenzierungsdaten rekonstruieren. Es geriet erstmals in den Neunzigern mit dem Human Genome Project in den Fokus der Öffentlichkeit. Da nur kurze Abschnitte des menschlichen Genoms ausgelesen werden konnten, musste die Rekonstruktion längerer Genomsequenzen aus den ausgelesenen Abschnitten im Nachhinein am Computer erfolgen. Auch fast 20 Jahre nach der Veröffentlichung der menschlichen Genomsequenzen stellt die Genomeassemblierung nach wie vor noch einen essentiellen Verarbeitungsschritt für Sequenzierungsdaten dar. Nur Datendurchsatz, Länge und Fehlerprofil der ausgelesenen Genomabschnitte haben sich verändert und damit einhergehend auch die algorithmischen Anforderungen. Damit komplementiert das Forschungsgebiet der Genomeassemblierung die Sequenzierungstechnologien, die sich mit enormer Geschwindigkeit weiter entwickelt haben. Zusammen erlauben sie die Entschlüsselung der Genome einer stark zunehmenden Anzahl von Lebewesen und bilden damit die Grundlage für einen Großteil der Forschung in verschiedensten Bereichen der Biologie und Medizin. Trotz der beeindruckenden technologischen und algorithmischen Entwicklungen der vergangenen Jahrzehnte ist es bisher nur für bakterielle Genome gelungen, die komplette Genomsequenz zu rekontruieren. Bei der Assemblierung der wesentlich größeren eukaryotischen Genome bestehen mehrere ungelöste algorithmische Probleme. Diese Probleme hängen mit verschiedenen repetitiven Strukturen zusammen, die in fast allen Genomen höherer Lebewesen vorkommen. Deshalb werden eukaryotische Genome immer in wesentlich mehr unzusammenhängenden Sequenzen veröffentlicht als die jeweiligen Lebewesen Chromosomen haben. Die repetitiven Strukturen, die für die Lücken in den Genomsequenzen verantwortlich sind, lassen sich grob in drei Klassen unterteilen. Mikrosatelliten und Minisatelliten sind sehr kurze Sequenzen, die sich tausende oder zehntausende Male direkt aufeinander folgend wiederholen können. Dieses Muster ist typisch für sogenannte Centromere und Telomere, die sich in der Mitte und an den Enden vieler Chromosome befinden. Sogenannte Interspersed Repeats, oft auch als Transposons bezeichnet, sind längere Sequenzen, die häufig in fast identischer Form an unterschiedlichen Stellen im Genome vorkommen. Sogenannte Tandem Repeats dagegen sind längere Sequenzen, die direkt aufeinanderfolgend mehrere Male in einem Genom auftreten können. Oft sind Tandem Repeats Genkomplexe, das heißt Ansammlungen fast identischer proteinkodierender Abschnitte, die es der Zelle erlauben, die kodierten Proteine besonders schnell zu produzieren. Jede dieser repetitive Strukturen stellt spezifische Anforderung an Assemblierungsalgorithmen. In dieser Doktorarbeit leisten wir mehrere Beiträge zur Lösung der letzteren zwei vorgestellten Probleme, der Assemblierung von Interspersed Repeats und Tandem Repeats. In Teil 1 der Arbeit stellen wir mehrere Datenverarbeitungsprozeduren vor, die Sequenzierungsdaten aufbereiten, um die seltenen Unterschiede zwischen mehrfach auftretenden Genomsequenzen zu identifizieren. Diese beinhalten Softwareprogramme zur Berechnung und Optimierung von Multiplen Sequenz Alignments (MSA) anhand dynamischer Programmierung und zur statistischen Modellierung und Analyse der Unterschiede, wie das MSA sie präsentiert. In Teil 2 bauen wir auf dieser Analyse auf und präsentieren ein Softwareprogramm zur Assemblierung von Interspersed Repeats. Dieses Programm baut auf mehreren algorithmischen Neuerungen auf und ist in der Lage, Transposonfamilien mit sehr langen Sequenzen und sehr vielen verschiedenen Kopien effektiv zu assemblieren. Es ist das erste Programm dieser Art, welches in der Lage ist, Transposonfamilien mit dutzenden von Kopien zu assemblieren. Es gelingt uns zu zeigen, dass es auch für kleinere Transposonfamilien akkurater und schneller ist als das bisher einzige Konkurrenzprogramm, welches auf dieses Assemblierungsproblem spezialisiert ist. In Teil 3 beschreiben wir eine Analysepipeline, die es uns ermöglicht, Genkomplexe aus dutzenden von Tandem Repeats zu assemblieren. Diese Pipeline enthält Clustering und Graph Drawing Algorithmen. Ihr Herzstück ist ein Fehlerkorrekturalgorithmus, der auf Neuronalen Netzwerken basiert. Wir demonstrieren den praktischen Nutzen dieser Pipeline durch die Assemblierung des Drosophila Histone Komplexes. Im Abschluss diskutieren wir die Möglichkeit, Mikro- und Minisatelliten zu assemblieren und schlagen Forschungsansätze für weitere Verbesserungen im Bereich der Interspersed Repeat- und Genkomplexassemblierung vor

Interpretable machine learning for genomics

High-throughput technologies such as next-generation sequencing allow biologists to observe cell function with unprecedented resolution, but the resulting datasets are too large and complicated for humans to understand without the aid of advanced statistical methods. Machine learning (ML) algorithms, which are designed to automatically find patterns in data, are well suited to this task. Yet these models are often so complex as to be opaque, leaving researchers with few clues about underlying mechanisms. Interpretable machine learning (iML) is a burgeoning subdiscipline of computational statistics devoted to making the predictions of ML models more intelligible to end users. This article is a gentle and critical introduction to iML, with an emphasis on genomic applications. I define relevant concepts, motivate leading methodologies, and provide a simple typology of existing approaches. I survey recent examples of iML in genomics, demonstrating how such techniques are increasingly integrated into research workflows. I argue that iML solutions are required to realize the promise of precision medicine. However, several open challenges remain. I examine the limitations of current state-of-the-art tools and propose a number of directions for future research. While the horizon for iML in genomics is wide and bright, continued progress requires close collaboration across disciplines