Scoring functions for transcription factor binding site prediction

BACKGROUND: Transcription factor binding site (TFBS) prediction is a difficult problem, which requires a good scoring function to discriminate between real binding sites and background noise. Many scoring functions have been proposed in the literature, but it is difficult to assess their relative performance, because they are implemented in different software tools using different search methods and different TFBS representations. RESULTS: Here we compare how several scoring functions perform on both real and semi-simulated data sets in a common test environment. We have also developed two new scoring functions and included them in the comparison. The data sets are from the yeast (S. cerevisiae) genome. Our new scoring function LLBG (least likely under the background model) performs best in this study. It achieves the best average rank for the correct motifs. Scoring functions based on positional bias performed quite poorly in this study. CONCLUSION: LLBG may provide an interesting alternative to current scoring functions for TFBS prediction

Computational prediction of transcription-factor binding site locations

Identifying genomic locations of transcription-factor binding sites, particularly in higher eukaryotic genomes, has been an enormous challenge. Various experimental and computational approaches have been used to detect these sites; methods involving computational comparisons of related genomes have been particularly successful

BoCaTFBS: a boosted cascade learner to refine the binding sites suggested by ChIP-chip experiments

Comprehensive mapping of transcription factor binding sites is essential in postgenomic biology. For this, we propose a mining approach combining noisy data from ChIP (chromatin immunoprecipitation)-chip experiments with known binding site patterns. Our method (BoCaTFBS) uses boosted cascades of classifiers for optimum efficiency, in which components are alternating decision trees; it exploits interpositional correlations; and it explicitly integrates massive negative information from ChIP-chip experiments. We applied BoCaTFBS within the ENCODE project and showed that it outperforms many traditional binding site identification methods (for instance, profiles)

Functional Analysis: Evaluation of Response Intensities - Tailoring ANOVA for Lists of Expression Subsets

Background: Microarray data is frequently used to characterize the expression profile of a whole genome and to compare the characteristics of that genome under several conditions. Geneset analysis methods have been described previously to analyze the expression values of several genes related by known biological criteria (metabolic pathway, pathology signature, co-regulation by a common factor, etc.) at the same time and the cost of these methods allows for the use of more values to help discover the underlying biological mechanisms. Results: As several methods assume different null hypotheses, we propose to reformulate the main question that biologists seek to answer. To determine which genesets are associated with expression values that differ between two experiments, we focused on three ad hoc criteria: expression levels, the direction of individual gene expression changes (up or down regulation), and correlations between genes. We introduce the FAERI methodology, tailored from a two-way ANOVA to examine these criteria. The significance of the results was evaluated according to the self-contained null hypothesis, using label sampling or by inferring the null distribution from normally distributed random data. Evaluations performed on simulated data revealed that FAERI outperforms currently available methods for each type of set tested. We then applied the FAERI method to analyze three real-world datasets on hypoxia response. FAERI was able to detect more genesets than other methodologies, and the genesets selected were coherent with current knowledge of cellular response to hypoxia. Moreover, the genesets selected by FAERI were confirmed when the analysis was repeated on two additional related datasets. Conclusions: The expression values of genesets are associated with several biological effects. The underlying mathematical structure of the genesets allows for analysis of data from several genes at the same time. Focusing on expression levels, the direction of the expression changes, and correlations, we showed that two-step data reduction allowed us to significantly improve the performance of geneset analysis using a modified two-way ANOVA procedure, and to detect genesets that current methods fail to detect

The influence of the -1639 G>A promoter variant on the expression of the vitamin K epoxide reductase gene in HepG2 cells

Vitamin K Epoxid Reduktase Komplex Untereinheit 1 (VKORC1) regeneriert im Vitamin K Zyklus Vitamin K Epoxid zu reduziertem Vitamin K. Die reduzierte Form von Vitamin K wirkt als Kofaktor bei der Gamma-Carboxylierung der Vitamin K abhängigen Proteine. Diese Proteine werden erst durch die Gamma-Carboxylierung in ihre aktive Form übergeführt. VKORC1 ist dabei der limitierende Faktor der Regenerationsrate von reduziertem Vitamin K und damit auch der Carboxylierung. Einige Polymorphismen, die im VKORC1 Gen identifiziert wurden, dürften einen wesentlichen Einfluß auf die Expression des Gens ausüben. Zu den biologisch relevanten Varianten gehört unter anderem der Polymorphismus -1639G>A, der in der Promoterregion von VKORC1 lokalisiert ist. Befindet sich das Nukleotid G an der Position -1639, so ist die Aktivität des Promoters angeblich signifikant höher, als in Anwesenheit des Nukleotids A an Position -1639. Aufgrund früherer Publikationen dürfte auch die Expression von mRNA in Gegenwart der G Variante erhöht sein. Es wurde außerdem festgestellt, dass homozygote Träger des A Allels sensitiver auf das Antikoagulant Warfarin reagieren. Andere Quellen berichten, dass der Polymorphismus -1639G>A keinen Einfluss auf die Expression des VKORC1 Gens ausübt. Es war daher das Ziel dieser Arbeit, den Einfluss des Polymorphismus in eigenständigen Experimenten zu untersuchen und zu bewerten. Dazu wurden die beiden im Labor zur Verfügung stehenden Konstrukte pGL3-G und pGL3-A verwendet. pGL3-G trug die Promotervariante -1639G, pGL3-A trug hingegen -1639A. Die Konstrukte wurden in HepG2 Zellen transfiziert und die Promoteraktivität anschließend mittels eines Dual Luciferase Reporter Assays ermittelt. Es wurden zwei unterschiedliche Transfektionsmethoden evaluiert. Im Vergleich erzielte das häufig angewandte Reagenz Lipofectamine sehr variable und unzuverlässige Ergebnisse. Das neu entwickelte Metafectene PRO hingegen ergab im Luciferase Assay viel höhere Werte, zeigte jedoch auch eine relativ hohe Schwankungsbreite der Resultate, die allerdings nicht so hoch war wie mit Lipofectamine. Die Ergebnisse, die im Luciferase Assay mit den mit Metafectene PRO transfizierten Zellen erzielt wurden, zeigten nur einen minimalen Unterschied zwischen den beiden Promotervarianten, wobei das Konstrukt pGL3-G geringfügig höhere Promoteraktivität aufwies. Die Expression des Reporter-Gens wurde nicht signifikant durch eine der beiden Promotervarianten beeinflusst. Es besteht allerdings immer noch die Möglichkeit, dass der Polymorphismus -1639G>A die Expression von VKORC1 gewebsabhängig reguliert.Vitamin K epoxide reductase complex subunit 1 (VKORC1) recycles vitamin K epoxide to reduced vitamin K in the process of the components of the vitamin K cycle. Reduced vitamin K is used as a co-factor for the γ-carboxylation of glutamic acid residues in vitamin K-dependent proteins. These proteins are only active following gamma-carboxylation. VKORC1 is the rate-limiting factor of vitamin K recycling and thus of gamma-carboxylation. Several polymorphisms in the VKORC1 gene have been identified and proposed to have an influence on the expression of the gene. One of these genetic variants is the promoter polymorphism -1639G>A. The G allele is said to be associated with a significantly higher promoter activity and higher expression of mRNA. Additionally, the A allele in homozygous form is associated with increased warfarin-sensitivity. Since there have also been reports that the SNP -1639G>A does not have an influence on the expression of the VKORC1 gene, it was the objective of this study to conduct experiments to re-evaluate the influence of the promoter variation on the expression of the VKOR gene. Two VKORC1 promoter constructs that were available in the laboratory, pGL3-G and pGL3-A, were used for the experiments. pGL3-G contained the G nucleotide at the position -1639, pGL3-A contained the A nucleotide. The constructs were transfected into HepG2 cells and promoter activity was measured in a Dual Luciferase Reporter Assay. Two different transfection methods were evaluated and compared. While the commonly used reagent Lipofectamine produced rather variable and unreliable results the newly developed Metafectene PRO yielded more reproducible results and higher values in the Luciferase Assay. The Luciferase Assay with cells transfected with Metafectene PRO indicated only a minor difference in the promoter activity between the two variants, with G giving slightly higher values. In conclusion, expression of the reporter gene was not significantly influenced by the G or the A version of the promoter in HepG2 cells. However, there is still the possibility that the influence of the SNP -1639G>A is tissue-specific

Virtual screening of potential bioactive substances using the support vector machine approach

Die vorliegende Dissertation stellt eine kumulative Arbeit dar, die in insgesamt acht wissenschaftlichen Publikationen (fünf publiziert, zwei eingerichtet und eine in Vorbereitung) dargelegt ist. In diesem Forschungsprojekt wurden Anwendungen von maschinellem Lernen für das virtuelle Screening von Moleküldatenbanken durchgeführt. Das Ziel war primär die Einführung und Überprüfung des Support-Vector-Machine (SVM) Ansatzes für das virtuelle Screening nach potentiellen Wirkstoffkandidaten. In der Einleitung der Arbeit ist die Rolle des virtuellen Screenings im Wirkstoffdesign beschrieben. Methoden des virtuellen Screenings können fast in jedem Bereich der gesamten pharmazeutischen Forschung angewendet werden. Maschinelles Lernen kann einen Einsatz finden von der Auswahl der ersten Moleküle, der Optimierung der Leitstrukturen bis hin zur Vorhersage von ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Toxicity) Eigenschaften. In Abschnitt 4.2 werden möglichen Verfahren dargestellt, die zur Beschreibung von chemischen Strukturen eingesetzt werden können, um diese Strukturen in ein Format zu bringen (Deskriptoren), das man als Eingabe für maschinelle Lernverfahren wie Neuronale Netze oder SVM nutzen kann. Der Fokus ist dabei auf diejenigen Verfahren gerichtet, die in der vorliegenden Arbeit verwendet wurden. Die meisten Methoden berechnen Deskriptoren, die nur auf der zweidimensionalen (2D) Struktur basieren. Standard-Beispiele hierfür sind physikochemische Eigenschaften, Atom- und Bindungsanzahl etc. (Abschnitt 4.2.1). CATS Deskriptoren, ein topologisches Pharmakophorkonzept, sind ebenfalls 2D-basiert (Abschnitt 4.2.2). Ein anderer Typ von Deskriptoren beschreibt Eigenschaften, die aus einem dreidimensionalen (3D) Molekülmodell abgeleitet werden. Der Erfolg dieser Beschreibung hangt sehr stark davon ab, wie repräsentativ die 3D-Konformation ist, die für die Berechnung des Deskriptors angewendet wurde. Eine weitere Beschreibung, die wir in unserer Arbeit eingesetzt haben, waren Fingerprints. In unserem Fall waren die verwendeten Fingerprints ungeeignet zum Trainieren von Neuronale Netzen, da der Fingerprintvektor zu viele Dimensionen (~ 10 hoch 5) hatte. Im Gegensatz dazu hat das Training von SVM mit Fingerprints funktioniert. SVM hat den Vorteil im Vergleich zu anderen Methoden, dass sie in sehr hochdimensionalen Räumen gut klassifizieren kann. Dieser Zusammenhang zwischen SVM und Fingerprints war eine Neuheit, und wurde von uns erstmalig in die Chemieinformatik eingeführt. In Abschnitt 4.3 fokussiere ich mich auf die SVM-Methode. Für fast alle Klassifikationsaufgaben in dieser Arbeit wurde der SVM-Ansatz verwendet. Ein Schwerpunkt der Dissertation lag auf der SVM-Methode. Wegen Platzbeschränkungen wurde in den beigefügten Veröffentlichungen auf eine detaillierte Beschreibung der SVM verzichtet. Aus diesem Grund wird in Abschnitt 4.3 eine vollständige Einführung in SVM gegeben. Darin enthalten ist eine vollständige Diskussion der SVM Theorie: optimale Hyperfläche, Soft-Margin-Hyperfläche, quadratische Programmierung als Technik, um diese optimale Hyperfläche zu finden. Abschnitt 4.3 enthält auch eine Diskussion von Kernel-Funktionen, welche die genaue Form der optimalen Hyperfläche bestimmen. In Abschnitt 4.4 ist eine Einleitung in verschiede Methoden gegeben, die wir für die Auswahl von Deskriptoren genutzt haben. In diesem Abschnitt wird der Unterschied zwischen einer „Filter“- und der „Wrapper“-basierten Auswahl von Deskriptoren herausgearbeitet. In Veröffentlichung 3 (Abschnitt 7.3) haben wir die Vorteile und Nachteile von Filter- und Wrapper-basierten Methoden im virtuellen Screening vergleichend dargestellt. Abschnitt 7 besteht aus den Publikationen, die unsere Forschungsergebnisse enthalten. Unsere erste Publikation (Veröffentlichung 1) war ein Übersichtsartikel (Abschnitt 7.1). In diesem Artikel haben wir einen Gesamtüberblick der Anwendungen von SVM in der Bio- und Chemieinformatik gegeben. Wir diskutieren Anwendungen von SVM für die Gen-Chip-Analyse, die DNASequenzanalyse und die Vorhersage von Proteinstrukturen und Proteininteraktionen. Wir haben auch Beispiele beschrieben, wo SVM für die Vorhersage der Lokalisation von Proteinen in der Zelle genutzt wurden. Es wird dabei deutlich, dass SVM im Bereich des virtuellen Screenings noch nicht verbreitet war. Um den Einsatz von SVM als Hauptmethode unserer Forschung zu begründen, haben wir in unserer nächsten Publikation (Veröffentlichung 2) (Abschnitt 7.2) einen detaillierten Vergleich zwischen SVM und verschiedenen neuronalen Netzen, die sich als eine Standardmethode im virtuellen Screening etabliert haben, durchgeführt. Verglichen wurde die Trennung von wirstoffartigen und nicht-wirkstoffartigen Molekülen („Druglikeness“-Vorhersage). Die SVM konnte 82% aller Moleküle richtig klassifizieren. Die Klassifizierung war zudem robuster als mit dreilagigen feedforward-ANN bei der Verwendung verschiedener Anzahlen an Hidden-Neuronen. In diesem Projekt haben wir verschiedene Deskriptoren zur Beschreibung der Moleküle berechnet: Ghose-Crippen Fragmentdeskriptoren [86], physikochemische Eigenschaften [9] und topologische Pharmacophore (CATS) [10]. Die Entwicklung von weiteren Verfahren, die auf dem SVM-Konzept aufbauen, haben wir in den Publikationen in den Abschnitten 7.3 und 7.8 beschrieben. Veröffentlichung 3 stellt die Entwicklung einer neuen SVM-basierten Methode zur Auswahl von relevanten Deskriptoren für eine bestimmte Aktivität dar. Eingesetzt wurden die gleichen Deskriptoren wie in dem oben beschriebenen Projekt. Als charakteristische Molekülgruppen haben wir verschiedene Untermengen der COBRA Datenbank ausgewählt: 195 Thrombin Inhibitoren, 226 Kinase Inhibitoren und 227 Faktor Xa Inhibitoren. Es ist uns gelungen, die Anzahl der Deskriptoren von ursprünglich 407 auf ungefähr 50 zu verringern ohne signifikant an Klassifizierungsgenauigkeit zu verlieren. Unsere Methode haben wir mit einer Standardmethode für diese Anwendung verglichen, der Kolmogorov-Smirnov Statistik. Die SVM-basierte Methode erwies sich hierbei in jedem betrachteten Fall als besser als die Vergleichsmethoden hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit bei der gleichen Anzahl an Deskriptoren. Eine ausführliche Beschreibung ist in Abschnitt 4.4 gegeben. Dort sind auch verschiedene „Wrapper“ für die Deskriptoren-Auswahl beschrieben. Veröffentlichung 8 beschreibt die Anwendung von aktivem Lernen mit SVM. Die Idee des aktiven Lernens liegt in der Auswahl von Molekülen für das Lernverfahren aus dem Bereich an der Grenze der verschiedenen zu unterscheidenden Molekülklassen. Auf diese Weise kann die lokale Klassifikation verbessert werden. Die folgenden Gruppen von Moleküle wurden genutzt: ACE (Angiotensin converting enzyme), COX2 (Cyclooxygenase 2), CRF (Corticotropin releasing factor) Antagonisten, DPP (Dipeptidylpeptidase) IV, HIV (Human immunodeficiency virus) protease, Nuclear Receptors, NK (Neurokinin receptors), PPAR (peroxisome proliferator-activated receptor), Thrombin, GPCR und Matrix Metalloproteinasen. Aktives Lernen konnte die Leistungsfähigkeit des virtuellen Screenings verbessern, wie sich in dieser retrospektiven Studie zeigte. Es bleibt abzuwarten, ob sich das Verfahren durchsetzen wird, denn trotzt des Gewinns an Vorhersagegenauigkeit ist es aufgrund des mehrfachen SVMTrainings aufwändig. Die Publikationen aus den Abschnitten 7.5, 7.6 und 7.7 (Veröffentlichungen 5-7) zeigen praktische Anwendungen unserer SVM-Methoden im Wirkstoffdesign in Kombination mit anderen Verfahren, wie der Ähnlichkeitssuche und neuronalen Netzen zur Eigenschaftsvorhersage. In zwei Fällen haben wir mit dem Verfahren neuartige Liganden für COX-2 (cyclooxygenase 2) und dopamine D3/D2 Rezeptoren gefunden. Wir konnten somit klar zeigen, dass SVM-Methoden für das virtuelle Screening von Substanzdatensammlungen sinnvoll eingesetzt werden können. Es wurde im Rahmen der Arbeit auch ein schnelles Verfahren zur Erzeugung großer kombinatorischer Molekülbibliotheken entwickelt, welches auf der SMILES Notation aufbaut. Im frühen Stadium des Wirstoffdesigns ist es wichtig, eine möglichst „diverse“ Gruppe von Molekülen zu testen. Es gibt verschiedene etablierte Methoden, die eine solche Untermenge auswählen können. Wir haben eine neue Methode entwickelt, die genauer als die bekannte MaxMin-Methode sein sollte. Als erster Schritt wurde die „Probability Density Estimation“ (PDE) für die verfügbaren Moleküle berechnet. [78] Dafür haben wir jedes Molekül mit Deskriptoren beschrieben und die PDE im N-dimensionalen Deskriptorraum berechnet. Die Moleküle wurde mit dem Metropolis Algorithmus ausgewählt. [87] Die Idee liegt darin, wenige Moleküle aus den Bereichen mit hoher Dichte auszuwählen und mehr Moleküle aus den Bereichen mit niedriger Dichte. Die erhaltenen Ergebnisse wiesen jedoch auf zwei Nachteile hin. Erstens wurden Moleküle mit unrealistischen Deskriptorwerten ausgewählt und zweitens war unser Algorithmus zu langsam. Dieser Aspekt der Arbeit wurde daher nicht weiter verfolgt. In Veröffentlichung 6 (Abschnitt 7.6) haben wir in Zusammenarbeit mit der Molecular-Modeling Gruppe von Aventis-Pharma Deutschland (Frankfurt) einen SVM-basierten ADME Filter zur Früherkennung von CYP 2C9 Liganden entwickelt. Dieser nichtlineare SVM-Filter erreichte eine signifikant höhere Vorhersagegenauigkeit (q2 = 0.48) als ein auf den gleichen Daten entwickelten PLS-Modell (q2 = 0.34). Es wurden hierbei Dreipunkt-Pharmakophordeskriptoren eingesetzt, die auf einem dreidimensionalen Molekülmodell aufbauen. Eines der wichtigen Probleme im computerbasierten Wirkstoffdesign ist die Auswahl einer geeigneten Konformation für ein Molekül. Wir haben versucht, SVM auf dieses Problem anzuwenden. Der Trainingdatensatz wurde dazu mit jeweils mehreren Konformationen pro Molekül angereichert und ein SVM Modell gerechnet. Es wurden anschließend die Konformationen mit den am schlechtesten vorhergesagten IC50 Wert aussortiert. Die verbliebenen gemäß dem SVM-Modell bevorzugten Konformationen waren jedoch unrealistisch. Dieses Ergebnis zeigt Grenzen des SVM-Ansatzes auf. Wir glauben jedoch, dass weitere Forschung auf diesem Gebiet zu besseren Ergebnissen führen kann

Inferência de gramática formais livres de contexto utilizando computação evolucionária com aplicação em bioinformática

Grammatical inference deals with the task of learning a classifier that can recognize a particular pattern in a set of examples. In this work, a new grammatical inference model based on a variant of Genetic Programming is proposed. In this approach, an individual is a list of structured trees representing their productions. Ordinary genetic operators are modified so as to bias the search and two new operators are proposed. The first one, called Incremental Learning, is able to recognize, based on examples, which productions are missing. The second, called Expansion is able to provide the diversity necessary to achieve convergence. In a suite of experiments performed, the proposed model successfully inferred six regular grammars and two context-free grammars: parentheses and palindromes with four letters, including the disjunct one. Results achieved were better than those obtained by recently published algorithms. Nowadays, grammatical inference has been applied to problems of recognition of biological sequences of DNA. In this work, two problems of this class were addressed: recognition of promoters and splice junction detection. In the former, the proposed model obtained results better than other published approaches. In the latter, the proposed model showed promising results. The model was extended to support fuzzy grammars, namely the fuzzy fractional grammars. Furthermore, an appropriate method of estimation of the values of the production's membership function is also proposed. Results obtained in the identification of splice junctions shows the utility of the fuzzy inference model proposed.A inferência gramatical lida com o problema de aprender um classificador capaz de reconhecer determinada construção ou característica em um conjunto qualquer de exemplos. Neste trabalho, um modelo de inferência gramatical baseado em uma variante de Programação Genética é proposto. A representação de cada indivíduo é baseada em uma lista ligada de árvores representando o conjunto de produções da gramática. A atuação dos operadores genéticos é feita de forma heurística. Além disto, dois novos operadores genéticos são apresentados. O primeiro, denominado Aprendizagem Incremental, é capaz de reconhecer, com base em exemplos, quais regras de produção estão faltando. O segundo, denominado Expansão, é capaz de prover a diversidade necessária. Em experimentos efetuados, o modelo proposto inferiu com sucesso seis gramáticas regulares e duas gramáticas livres de contexto: parênteses e palíndromos de quatro letras, tanto o comum quanto o disjunto, sendo superior a abordagens recentes. Atualmente, modelos de inferência gramatical têm sido aplicados a problemas de reconhecimento de sequências biológicas de DNA. Neste trabalho, dois problemas de identificação de padrão foram abordados: reconhecimento de promotores e splice-junction. Para o primeiro, o modelo proposto obteve resultado superior a outras abordagens. Para o segundo, o modelo proposto apresentou bons resultados. O modelo foi estendido para o uso de gramáticas fuzzy, mais especificamente, as gramáticas fuzzy fracionárias. Para tal, um método de estimação adequado dos valores da função de pertinência das produções da gramática é proposto. Os resultados obtidos na identificação de splice-junctions comprovam a utilidade do modelo de inferência gramatical fuzzy proposto

Promoter Region-Based Classification Of Genes

In this paper we consider the problem of extracting information from the upstream untranslated regions of genes to make predictions about their transcriptional regulation. We present a method for classifying genes based on motif-based hidden Markov models (HMMs) of their promoter regions. Sequence motifs discovered in yeast promoters are used to construct HMMs that include parameters describing the number and relative locations of motifs within each sequence. Each model provides a Fisher kernel for a support vector machine, which can be used to predict the classications of unannotated promoters. We demonstrate this method on two classes of genes from the budding yeast, S. cerevisiae. Our results suggest that the additional sequence features captured by the HMM assist in correctly classifying promoters. 1 Introduction The regulation of transcription is largely dependent on the complex interactions of DNA binding proteins with regulatory sequence elements in the promoter re..