Improved identification of conserved cassette exons using Bayesian networks

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Alternative splicing is a major contributor to the diversity of eukaryotic transcriptomes and proteomes. Currently, large scale detection of alternative splicing using expressed sequence tags (ESTs) or microarrays does not capture all alternative splicing events. Moreover, for many species genomic data is being produced at a far greater rate than corresponding transcript data, hence <it>in silico </it>methods of predicting alternative splicing have to be improved.</p> <p>Results</p> <p>Here, we show that the use of Bayesian networks (BNs) allows accurate prediction of evolutionary conserved exon skipping events. At a stringent false positive rate of 0.5%, our BN achieves an improved true positive rate of 61%, compared to a previously reported 50% on the same dataset using support vector machines (SVMs). Incorporating several novel discriminative features such as intronic splicing regulatory elements leads to the improvement. Features related to mRNA secondary structure increase the prediction performance, corroborating previous findings that secondary structures are important for exon recognition. Random labelling tests rule out overfitting. Cross-validation on another dataset confirms the increased performance. When using the same dataset and the same set of features, the BN matches the performance of an SVM in earlier literature. Remarkably, we could show that about half of the exons which are labelled constitutive but receive a high probability of being alternative by the BN, are in fact alternative exons according to the latest EST data. Finally, we predict exon skipping without using conservation-based features, and achieve a true positive rate of 29% at a false positive rate of 0.5%.</p> <p>Conclusion</p> <p>BNs can be used to achieve accurate identification of alternative exons and provide clues about possible dependencies between relevant features. The near-identical performance of the BN and SVM when using the same features shows that good classification depends more on features than on the choice of classifier. Conservation based features continue to be the most informative, and hence distinguishing alternative exons from constitutive ones without using conservation based features remains a challenging problem.</p

Bioinformatics Analyses of Alternative Splicing: Predition of alternative splicing events in animals and plants using Machine Learning and analysis of the extent and conservation of subtle alternative splicing

Alternatives Spleißen (AS) ist ein Mechanismus, durch den ein Multi-Exon-Gen verschiedene Transkripte und damit verschiedene Proteine exprimieren kann. AS trägt wesentlich zur Komplexität und Vielfalt eukaryotischer Transkriptome und Proteome bei. Die Bioinformatik hat in den vergangenen zehn Jahren entscheidenden Beiträge zu unserem Verständnis des AS in Bezug auf Verbreitung, Umfang und Konservierung der verschiedenen Klassen, Evolution, Regulierung und biologische Funktion geliefert. Zum Nachweis des AS im großen Maßstab wurden meist Verfahren zur Genom- und Transkriptom-weiten Alignierung von EST- und mRNA-Daten sowie Microarray-Analysen eingesetzt, die weitestgehend auf bioinformatischen Methoden basieren. Diese wurden durch rechnergestützte Verfahren zur Charakterisierung und Vorhersage von AS ergänzt, die zeigen, wie sich konstitutive und alternative Spleißorte sowie Exons unterscheiden. Die vorliegende Dissertationsschrift beschäftigt sich mit bioinformatischen Analysen ausgewählter Aspekte des AS. Im ersten Teil habe ich Verfahren zur Vorhersage des AS entwickelt, ohne dabei auf Datensätze exprimierter Sequenzen zurückzugreifen. Insbesondere habe ich Ansätze zur Vorhersage von Kassetten-Exons mittels Bayessches Netze (BN) weiterentwickelt und neue diskriminierende Merkmale etabliert. Diese verbesserten deutlich die Richtig-Positiv-Rate von publizierten 50% auf 61%, bei einer stringenten Falsch-Positiv-Rate von nur 0,5%. Ich konnte zeigen, dass Exons, die als konstitutiv gekennzeichnet waren, denen aber durch das BN eine hohe Wahrscheinlichkeit zugeweisen wurde, alternativ zu sein, in der Tat durch neueste Expressionsdaten als alternativ bestätigt wurden. Bei gleichen Datensätzen und Merkmalen entspricht die Leistungsfähigkeit eines BN der einer publizierten Support-Vektor-Maschine (SVM), was darauf hinweist, dass verlässliche Ergebnisse bei der Klassifikation mehr von den Merkmalen als von der Wahl des Klassifikators abhängen. Im zweiten Teil habe ich den BN-Ansatz auf eine umfangreiche und evolutionär weit verbreitete Klasse von AS-Ereignissen ausgeweitet, die als NAGNAG-Tandem-Spleißstellen bezeichnet werden und bei denen die alternativen Spleißorte nur 3 Nukleotide (nt) voneinander getrennt sind. Die sorgfältige Zusammenstellung der Trainings- und Test-Datensätze bei der Vorhersage des NAGNAG-AS trug zu einer ausgewogenen Sensitivität und Spezifität von 92% bei. Vorhersagen eines auf dem vereinigten Datensatz trainierten BN konnten in 81% (38/47) der Fälle experimentell bestätigt werden. Im Rahmen dieser Studie wurde damit einer der gegenwärtig umfangreichsten Datensätze zur experimentellen Verifizierung von Vorhersagen des AS generiert. Ein BN, trainiert anhand menschlicher Daten, erzielt ähnliche gute Ergebnisse bei vier anderen Wirbeltier-Genomen. Nur leichte Einbußen bei Vorhersagen für Drosophila melanogaster und Caenorhabditis elegans weisen darauf hin, dass der zugrunde liegende Spleißmechanismus über weite evolutionäre Distanzen konserviert zu seien scheint. Schließlich verwendete ich die Vorhersagegenauigkeit der experimentellen Validierung, um die Zahl der noch unentdeckten alternativen NAGNAGs abzuschätzen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Mechanismus des NAGNAG-AS einfach, stochastisch und konserviert ist - unter Wirbeltieren und darüber hinaus. Des weiteren habe ich den BN-Ansatz zur Charakterisierung und Vorhersage von NAGNAG-AS in Physcomitrella patens, einem Moos, eingesetzt. Dies ist eine der ersten Studien zur Vorhersage von AS in Pflanzen, ohne dabei auf Datensätze von exprimierten Sequenzen zurückzugreifen. Wir erreichten ähnliche Ergebnisse, wie in unseren anderen Arbeiten zur Vorhersage NAGNAG-AS. Eine unabhängige Validierung mittels 454-NextGen-Sequenzdaten zeigte Richtig-Positiv-Raten von 64%-79% für gut unterstützt Fälle von NAGNAG-AS. Damit scheint der Mechanismus des NAGNAG-AS bei Pflanzen dem der Tiere zu ähneln