Spaced seeds improve k-mer-based metagenomic classification

Metagenomics is a powerful approach to study genetic content of environmental samples that has been strongly promoted by NGS technologies. To cope with massive data involved in modern metagenomic projects, recent tools [4, 39] rely on the analysis of k-mers shared between the read to be classified and sampled reference genomes. Within this general framework, we show in this work that spaced seeds provide a significant improvement of classification accuracy as opposed to traditional contiguous k-mers. We support this thesis through a series a different computational experiments, including simulations of large-scale metagenomic projects. Scripts and programs used in this study, as well as supplementary material, are available from http://github.com/gregorykucherov/spaced-seeds-for-metagenomics.Comment: 23 page

Dynamic read mapping and online consensus calling for better variant detection

Variant detection from high-throughput sequencing data is an essential step in identification of alleles involved in complex diseases and cancer. To deal with these massive data, elaborated sequence analysis pipelines are employed. A core component of such pipelines is a read mapping module whose accuracy strongly affects the quality of resulting variant calls.We propose a dynamic read mapping approach that significantly improves read alignment accuracy. The general idea of dynamic mapping is to continuously update the reference sequence on the basis of previously computed read alignments. Even though this concept already appeared in the literature, we believe that our work provides the first comprehensive analysis of this approach.To evaluate the benefit of dynamic mapping, we developed a software pipeline (http://github.com/karel-brinda/dymas) that mimics different dynamic mapping scenarios. The pipeline was applied to compare dynamic mapping with the conventional static mapping and, on the other hand, with the so-called iterative referencing – a computationally expensive procedure computing an optimal modification of the reference that maximizes the overall quality of all alignments. We conclude that in all alternatives, dynamic mapping results in a much better accuracy than static mapping, approaching the accuracy of iterative referencing.To correct the reference sequence in the course of dynamic mapping, we developed an online consensus caller named Ococo (http://github.com/karel-brinda/ococo). Ococo is the first consensus caller capable to process input reads in the online fashion.Finally, we provide conclusions about the feasibility of dynamic mapping and discuss main obstacles that have to be overcome to implement it. We also review a wide range of possible applications of dynamic mapping with a special emphasis on variant detection

Blind Friendly Maps

International audienceSpace concept of the surrounding area is one of the most important preconditions of the independent mobility and orientation of the blind people. Tactile maps are considered to be the most appropriate source of spatial information. One of the main problems of the tactile maps usage is their problematic accessibility for the blind users since they are not available in time and with up-to-date content. The map production is a matter of tedious manual work and a result of expensive and time-consuming technical methods.After several years of joint effort of the support centers at Czech Technical University in Prague and Masaryk University in Brno, and in cooperation with Seznam.cz company (an operator of the Mapy.cz map portal), the blind people have opportunity to use free available tactile maps of the entire Czech Republic (see http://hapticke.mapy.cz with the highest possible zoom). Using the Mapnik toolkit, source vector map data are automatically converted to special maps, which can be downloaded and printed on a microcapsule paper so they become readable by touch. The whole country is displayed on map sheets in a single scale (approximately 1:1500, which corresponds to the area of 300 × 425 meters per sheet), with a single map key and with an integrated system of the description. Street names are abbreviated and displayed in the Braille code. Technology of the microcapsule (swell) paper was selected as the most accessible technology for tactile graphics in Czech Republic (at schools and support centers for the visually impaired).Our method opens new perspectives of tactile maps usage because detailed tactile maps of a selected territory are available in a few minutes and they are updated in the same mode and from the same source data as all other web maps at the portal. Even web maps may now be "blind friendly"

Rapid inference of antibiotic resistance and susceptibility by genomic neighbour typing

Genomic neighbour typing can be used to infer the antimicrobial susceptibility and resistance of a bacterial sample based on the genomes of closest relatives. Combined with MinION sequencing, it can rapidly determine microbial resistance for clinical samples within 4 h. Surveillance of drug-resistant bacteria is essential for healthcare providers to deliver effective empirical antibiotic therapy. However, traditional molecular epidemiology does not typically occur on a timescale that could affect patient treatment and outcomes. Here, we present a method called 'genomic neighbour typing' for inferring the phenotype of a bacterial sample by identifying its closest relatives in a database of genomes with metadata. We show that this technique can infer antibiotic susceptibility and resistance for both Streptococcus pneumoniae and Neisseria gonorrhoeae. We implemented this with rapid k-mer matching, which, when used on Oxford Nanopore MinION data, can run in real time. This resulted in the determination of resistance within 10 min (91% sensitivity and 100% specificity for S. pneumoniae and 81% sensitivity and 100% specificity for N. gonorrhoeae from isolates with a representative database) of starting sequencing, and within 4 h of sample collection (75% sensitivity and 100% specificity for S. pneumoniae) for clinical metagenomic sputum samples. This flexible approach has wide application for pathogen surveillance and may be used to greatly accelerate appropriate empirical antibiotic treatment

Nouvelles techniques informatiques pour la localisation et la classification de données de séquençage haut débit

Since their emergence around 2006, Next-Generation Sequencing technologies have been revolutionizing biological and medical research. Obtaining instantly an extensive amount of short or long reads from almost any biological sample enables detecting genomic variants, revealing the composition of species in a metagenome, deciphering cancer biology, decoding the evolution of living or extinct species, or understanding human migration patterns and human history in general. The pace at which the throughput of sequencing technologies is increasing surpasses the growth of storage and computer capacities, which still creates new computational challenges in NGS data processing. In this thesis, we present novel computational techniques for the problems of read mapping and taxonomic classification. With more than a hundred of published mappers, read mapping might be considered fully solved. However, the vast majority of mappers follow the same paradigm and only little attention has been paid to non-standard mapping approaches. Here, we propound the so-called dynamic mapping that we show to significantly improve the resulting alignments compared to traditional mapping approaches. Dynamic mapping is based on exploiting the information from previously computed alignments, helping to improve the mapping of subsequent reads. We provide the first comprehensive overview of this method and demonstrate its qualities using Dynamic Mapping Simulator, a pipeline that compares various dynamic mapping scenarios to static mapping and iterative referencing. An important component of a dynamic mapper is an online consensus caller, i.e., a program collecting alignment statistics and guiding updates of the reference in the online fashion. We provide OCOCO, the first online consensus caller that implements a smart statistics for individual genomic positions using compact bit counters. Beyond its application to dynamic mapping, OCOCO can be employed as an online SNP caller in various analysis pipelines, enabling calling SNPs from a stream without saving the alignments on disk. Metagenomic classification of NGS reads is another major problem studied in the thesis. Having a database of thousands reference genomes placed on a taxonomic tree, the task is to rapidly assign to tree nodes a huge amount of NGS reads, and possibly estimate the relative abundance of involved species. In this thesis, we propose improved computational techniques for this task. In a series of experiments, we show that spaced seeds consistently improve the classification accuracy. We provide Seed-Kraken, a spaced seed extension of Kraken, the most popular classifier at present. Furthermore, we suggest a new indexing strategy based on a BWT-index, obtaining a much smaller and more informative index compared to Kraken. We provide a modified version of BWA that improves the BWT-index for a quick k-mer look-upDepuis leur émergence autour de 2006, les technologies de séquençage haut débit ont révolutionné la recherche biologique et médicale. Obtenir instantanément une grande quantité de courtes ou longues lectures de presque tout échantillon biologique permet de détecter des variantes génomiques, révéler la composition en espèces d’un métagénome, déchiffrer la biologie du cancer, décoder l'évolution d’espèces vivantes ou disparues, ou mieux comprendre les schémas de la migration humaine et l'histoire humaine en général. La vitesse à laquelle augmente le débit des technologies de séquençage dépasse la croissance des capacités de calcul et de stockage, ce qui crée de nouveaux défis informatiques dans le traitement de données de séquençage haut débit. Dans cette thèse, nous présentons de nouvelles techniques informatiques pour la localisation (mapping) de lectures dans un génome de référence et pour la classification taxonomique. Avec plus d'une centaine d’outils de localisation publiés, ce problème peut être considéré comme entièrement résolu. Cependant, une grande majorité de programmes suivent le même paradigme et trop peu d'attention a été accordée à des approches non-standards. Ici, nous introduisons la localisation dynamique dont nous montrons qu’elle améliore significativement les alignements obtenus, par comparaison avec les approches traditionnelles. La localisation dynamique est basée sur l'exploitation de l'information fournie par les alignements calculés précédemment, afin d’améliorer les alignements des lectures suivantes. Nous faisons une première étude systématique de cette approche et démontrons ses qualités à l'aide de Dynamic Mapping Simulator, une pipeline pour comparer les différents scénarios de la localisation dynamique avec la localisation statique et le “référencement itératif”. Une composante importante de la localisation dynamique est un calculateur du consensus online, c’est-à-dire un programme qui collecte des statistiques des alignements pour guider, à la volée, les mises à jour de la référence. Nous présentons OCOCO, calculateur du consensus online qui maintient des statistiques des positions génomiques individuelles à l’aide de compteurs de bits compacts. Au-delà de son application à la localisation dynamique, OCOCO peut être utilisé comme un calculateur de SNP online dans divers pipelines d'analyse, ce qui permet de prédire des SNP à partir d'un flux sans avoir à enregistrer les alignements sur disque. Classification métagénomique de lectures d’ADN est un autre problème majeur étudié dans la thèse. Etant donné des milliers de génomes de référence placés sur un arbre taxonomique, le problème consiste à affecter rapidement aux nœuds de l'arbre une énorme quantité de lectures NGS, et éventuellement estimer l'abondance relative des espèces concernées. Dans cette thèse, nous proposons des techniques améliorées pour cette tâche. Dans une série d'expériences, nous montrons que les graines espacées améliorent la précision de la classification. Nous présentons Seed-Kraken, extension sur les graines espacées du logiciel populaire Kraken. En outre, nous introduisons une nouvelle stratégie d'indexation basée sur le transformé de Burrows-Wheeler (BWT), qui donne lieu à un indice beaucoup plus compact et plus informatif par rapport à Kraken. Nous présentons une version modifiée du logiciel BWA qui améliore l’index BWT pour la localisation rapide de k-mer

Nouvelles techniques informatiques pour la localisation et la classification de données de séquençage haut débit

Since their emergence around 2006, Next-Generation Sequencing technologies have been revolutionizing biological and medical research. Obtaining instantly an extensive amount of short or long reads from almost any biological sample enables detecting genomic variants, revealing the composition of species in a metagenome, deciphering cancer biology, decoding the evolution of living or extinct species, or understanding human migration patterns and human history in general. The pace at which the throughput of sequencing technologies is increasing surpasses the growth of storage and computer capacities, which still creates new computational challenges in NGS data processing. In this thesis, we present novel computational techniques for the problems of read mapping and taxonomic classification. With more than a hundred of published mappers, read mapping might be considered fully solved. However, the vast majority of mappers follow the same paradigm and only little attention has been paid to non-standard mapping approaches. Here, we propound the so-called dynamic mapping that we show to significantly improve the resulting alignments compared to traditional mapping approaches. Dynamic mapping is based on exploiting the information from previously computed alignments, helping to improve the mapping of subsequent reads. We provide the first comprehensive overview of this method and demonstrate its qualities using Dynamic Mapping Simulator, a pipeline that compares various dynamic mapping scenarios to static mapping and iterative referencing. An important component of a dynamic mapper is an online consensus caller, i.e., a program collecting alignment statistics and guiding updates of the reference in the online fashion. We provide OCOCO, the first online consensus caller that implements a smart statistics for individual genomic positions using compact bit counters. Beyond its application to dynamic mapping, OCOCO can be employed as an online SNP caller in various analysis pipelines, enabling calling SNPs from a stream without saving the alignments on disk. Metagenomic classification of NGS reads is another major problem studied in the thesis. Having a database of thousands reference genomes placed on a taxonomic tree, the task is to rapidly assign to tree nodes a huge amount of NGS reads, and possibly estimate the relative abundance of involved species. In this thesis, we propose improved computational techniques for this task. In a series of experiments, we show that spaced seeds consistently improve the classification accuracy. We provide Seed-Kraken, a spaced seed extension of Kraken, the most popular classifier at present. Furthermore, we suggest a new indexing strategy based on a BWT-index, obtaining a much smaller and more informative index compared to Kraken. We provide a modified version of BWA that improves the BWT-index for a quick k-mer look-upDepuis leur émergence autour de 2006, les technologies de séquençage haut débit ont révolutionné la recherche biologique et médicale. Obtenir instantanément une grande quantité de courtes ou longues lectures de presque tout échantillon biologique permet de détecter des variantes génomiques, révéler la composition en espèces d’un métagénome, déchiffrer la biologie du cancer, décoder l'évolution d’espèces vivantes ou disparues, ou mieux comprendre les schémas de la migration humaine et l'histoire humaine en général. La vitesse à laquelle augmente le débit des technologies de séquençage dépasse la croissance des capacités de calcul et de stockage, ce qui crée de nouveaux défis informatiques dans le traitement de données de séquençage haut débit. Dans cette thèse, nous présentons de nouvelles techniques informatiques pour la localisation (mapping) de lectures dans un génome de référence et pour la classification taxonomique. Avec plus d'une centaine d’outils de localisation publiés, ce problème peut être considéré comme entièrement résolu. Cependant, une grande majorité de programmes suivent le même paradigme et trop peu d'attention a été accordée à des approches non-standards. Ici, nous introduisons la localisation dynamique dont nous montrons qu’elle améliore significativement les alignements obtenus, par comparaison avec les approches traditionnelles. La localisation dynamique est basée sur l'exploitation de l'information fournie par les alignements calculés précédemment, afin d’améliorer les alignements des lectures suivantes. Nous faisons une première étude systématique de cette approche et démontrons ses qualités à l'aide de Dynamic Mapping Simulator, une pipeline pour comparer les différents scénarios de la localisation dynamique avec la localisation statique et le “référencement itératif”. Une composante importante de la localisation dynamique est un calculateur du consensus online, c’est-à-dire un programme qui collecte des statistiques des alignements pour guider, à la volée, les mises à jour de la référence. Nous présentons OCOCO, calculateur du consensus online qui maintient des statistiques des positions génomiques individuelles à l’aide de compteurs de bits compacts. Au-delà de son application à la localisation dynamique, OCOCO peut être utilisé comme un calculateur de SNP online dans divers pipelines d'analyse, ce qui permet de prédire des SNP à partir d'un flux sans avoir à enregistrer les alignements sur disque. 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Lossless seeds for approximate string matching

katedra matematik

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However, the vast majority of mappers follow the same paradigm and only little attention has been paid to non-standard mapping approaches. Here, we propound the so-called dynamic mapping that we show to significantly improve the resulting alignments compared to traditional mapping approaches. Dynamic mapping is based on exploiting the information from previously computed alignments, helping to improve the mapping of subsequent reads. We provide the first comprehensive overview of this method and demonstrate its qualities using Dynamic Mapping Simulator, a pipeline that compares various dynamic mapping scenarios to static mapping and iterative referencing. An important component of a dynamic mapper is an online consensus caller, i.e., a program collecting alignment statistics and guiding updates of the reference in the online fashion. We provide OCOCO, the first online consensus caller that implements a smart statistics for individual genomic positions using compact bit counters. 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Dans cette thèse, nous présentons de nouvelles techniques informatiques pour la localisation (mapping) de lectures dans un génome de référence et pour la classification taxonomique. Avec plus d'une centaine d’outils de localisation publiés, ce problème peut être considéré comme entièrement résolu. Cependant, une grande majorité de programmes suivent le même paradigme et trop peu d'attention a été accordée à des approches non-standards. Ici, nous introduisons la localisation dynamique dont nous montrons qu’elle améliore significativement les alignements obtenus, par comparaison avec les approches traditionnelles. La localisation dynamique est basée sur l'exploitation de l'information fournie par les alignements calculés précédemment, afin d’améliorer les alignements des lectures suivantes. Nous faisons une première étude systématique de cette approche et démontrons ses qualités à l'aide de Dynamic Mapping Simulator, une pipeline pour comparer les différents scénarios de la localisation dynamique avec la localisation statique et le “référencement itératif”. Une composante importante de la localisation dynamique est un calculateur du consensus online, c’est-à-dire un programme qui collecte des statistiques des alignements pour guider, à la volée, les mises à jour de la référence. Nous présentons OCOCO, calculateur du consensus online qui maintient des statistiques des positions génomiques individuelles à l’aide de compteurs de bits compacts. Au-delà de son application à la localisation dynamique, OCOCO peut être utilisé comme un calculateur de SNP online dans divers pipelines d'analyse, ce qui permet de prédire des SNP à partir d'un flux sans avoir à enregistrer les alignements sur disque. Classification métagénomique de lectures d’ADN est un autre problème majeur étudié dans la thèse. Etant donné des milliers de génomes de référence placés sur un arbre taxonomique, le problème consiste à affecter rapidement aux nœuds de l'arbre une énorme quantité de lectures NGS, et éventuellement estimer l'abondance relative des espèces concernées. Dans cette thèse, nous proposons des techniques améliorées pour cette tâche. Dans une série d'expériences, nous montrons que les graines espacées améliorent la précision de la classification. Nous présentons Seed-Kraken, extension sur les graines espacées du logiciel populaire Kraken. En outre, nous introduisons une nouvelle stratégie d'indexation basée sur le transformé de Burrows-Wheeler (BWT), qui donne lieu à un indice beaucoup plus compact et plus informatif par rapport à Kraken. Nous présentons une version modifiée du logiciel BWA qui améliore l’index BWT pour la localisation rapide de k-mer

Novel computational techniques for mapping and classification of Next-Generation Sequencing data

Depuis leur émergence autour de 2006, les technologies de séquençage haut débit ont révolutionné la recherche biologique et médicale. Obtenir instantanément une grande quantité de courtes ou longues lectures de presque tout échantillon biologique permet de détecter des variantes génomiques, révéler la composition en espèces d’un métagénome, déchiffrer la biologie du cancer, décoder l'évolution d’espèces vivantes ou disparues, ou mieux comprendre les schémas de la migration humaine et l'histoire humaine en général. La vitesse à laquelle augmente le débit des technologies de séquençage dépasse la croissance des capacités de calcul et de stockage, ce qui crée de nouveaux défis informatiques dans le traitement de données de séquençage haut débit. Dans cette thèse, nous présentons de nouvelles techniques informatiques pour la localisation (mapping) de lectures dans un génome de référence et pour la classification taxonomique. 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We provide a modified version of BWA that improves the BWT-index for a quick k-mer look-u

Dynamic read mapping and online consensus calling for better variant detection

Variant detection from high-throughput sequencing data is an essential step in identification of alleles involved in complex diseases and cancer. To deal with these massive data, elaborated sequence analysis pipelines are employed. A core component of such pipelines is a read mapping module whose accuracy strongly affects the quality of resulting variant calls.We propose a dynamic read mapping approach that significantly improves read alignment accuracy. The general idea of dynamic mapping is to continuously update the reference sequence on the basis of previously computed read alignments. Even though this concept already appeared in the literature, we believe that our work provides the first comprehensive analysis of this approach.To evaluate the benefit of dynamic mapping, we developed a software pipeline (http://github.com/karel-brinda/dymas) that mimics different dynamic mapping scenarios. The pipeline was applied to compare dynamic mapping with the conventional static mapping and, on the other hand, with the so-called iterative referencing – a computationally expensive procedure computing an optimal modification of the reference that maximizes the overall quality of all alignments. We conclude that in all alternatives, dynamic mapping results in a much better accuracy than static mapping, approaching the accuracy of iterative referencing.To correct the reference sequence in the course of dynamic mapping, we developed an online consensus caller named Ococo (http://github.com/karel-brinda/ococo). Ococo is the first consensus caller capable to process input reads in the online fashion.Finally, we provide conclusions about the feasibility of dynamic mapping and discuss main obstacles that have to be overcome to implement it. We also review a wide range of possible applications of dynamic mapping with a special emphasis on variant detection