A novel approach to infer orthologs and produce gene annotations at scale

Aufgrund von Fortschritten im Bereich der DNA-Sequenzierung hat die Anzahl verfügbarer Genome in den letzten Jahrzehnten rapide zugenommen. Tausende bereits heute zur Verfügung stehende Genome ermöglichen detaillierte vergleichende Analysen, welche für die Beantwortung relevanter Fragestellungen essentiell sind. Dies betrifft die Assoziation von Genotyp und Phänotyp, die Erforschung der Besonderheiten komplexer Proteine und die Weiterentwicklung medizinischer Anwendungen. Um all diese Fragen zu beantworten ist es notwendig, proteinkodierende Gene in neu sequenzierten Genomen zu annotieren und ihre Homologieverhältnisse zu bestimmen. Die bestehenden Methoden der Genomanalyse sind jedoch nicht für Menge heutzutage anfallender Datenmengen ausgelegt. Daher ist die zentrale Herausforderung in der vergleichenden Genomik nicht die Anzahl der verfügbaren Genome, sondern die Entwicklung neuer Methoden zur Datenanalyse im Hochdurchsatz. Um diese Probleme zu adressieren, schlage ich ein neues Paradigma der Annotation von Genomen und der Inferenz von Homologieverhältnissen vor, welches auf dem Alignment gesamter Genome basiert. Während die derzeit angewendeten Methoden zur Gen-Annotation und Bestimmung der Homologie ausschließlich auf codierenden Sequenzen beruhen, könnten durch die Einbeziehung des umgebenden neutral evolvierenden genomischen Kontextes bessere und vollständigere Annotationen vorgenommen werden. Die Verwendung von Genom-Alignments ermöglicht eine beliebige Skalierung der vorgeschlagenen Methodik auf Tausende Genome. In dieser Arbeit stelle ich TOGA (Tool to infer Orthologs from Genome Alignments) vor, eine bioinformatische Methode, welche dieses Konzept implementiert und Homologie- Klassifizierung und Gen-Annotation in einer einzelnen Pipeline kombiniert. TOGA verwendet Machine-Learning, um Orthologe von Paralogen basierend auf dem Alignment von intronischer und intergener Regionen zu unterscheiden. Die Ergebnisse des Benchmarkings zeigen, dass TOGA die herkömmlichen Ansätze innerhalb der Placentalia übertrifft. TOGA klassifiziert Homologieverhältnisse mit hoher Präzision und identifiziert zuverlässig inaktivierte Gene als solchet. Frühere Versionen von TOGA fanden in mehreren Studien Anwendung und wurden in zwei Publikationen verwendet. Außerdem wurde TOGA erfolgreich zur Annotation von 500 Säugetiergeenomen verwendet, dies ist der bisher umfangreichste solche Datensatz. Diese Ergebnisse zeigen, dass TOGA das Potenzial hat, sich zu einer etablierten Methode zur Gen-Annotation zu entwickeln und die derzeit angewandten Techniken zu ergänzen

Contradictory phylogenetic signals in the laurasiatheria anomaly zone

G.M.H. was funded by a UCD Ad Astra Fellowship. C.L. was funded by a UCD Ad Astra studentship. L.R. was funded by an SFI Centre for Research Training in Genomics Data Science grant (18/CRT/6214). L.M.D. was supported in part by NSF awards 1838273 and 2032063. E.C.T. and T.L. were funded by an SFI Frontiers for the Future Programme grant (19/FFP/6790).Relationships among laurasiatherian clades represent one of the most highly disputed topics in mammalian phylogeny. In this study, we attempt to disentangle laurasiatherian interordinal relationships using two independent genome-level approaches: (1) quantifying retrotransposon presence/absence patterns, and (2) comparisons of exon datasets at the levels of nucleotides and amino acids. The two approaches revealed contradictory phylogenetic signals, possibly due to a high level of ancestral incomplete lineage sorting. The positions of Eulipotyphla and Chiroptera as the first and second earliest divergences were consistent across the approaches. However, the phylogenetic relationships of Perissodactyla, Cetartiodactyla, and Ferae, were contradictory. While retrotransposon insertion analyses suggest a clade with Cetartiodactyla and Ferae, the exon dataset favoured Cetartiodactyla and Perissodactyla. Future analyses of hitherto unsampled laurasiatherian lineages and synergistic analyses of retrotransposon insertions, exon and conserved intron/intergenic sequences might unravel the conflicting patterns of relationships in this major mammalian clade.Publisher PDFPeer reviewe

A novel approach to infer orthologs and produce gene annotations at scale

Aufgrund von Fortschritten im Bereich der DNA-Sequenzierung hat die Anzahl verfügbarer Genome in den letzten Jahrzehnten rapide zugenommen. Tausende bereits heute zur Verfügung stehende Genome ermöglichen detaillierte vergleichende Analysen, welche für die Beantwortung relevanter Fragestellungen essentiell sind. Dies betrifft die Assoziation von Genotyp und Phänotyp, die Erforschung der Besonderheiten komplexer Proteine und die Weiterentwicklung medizinischer Anwendungen. Um all diese Fragen zu beantworten ist es notwendig, proteinkodierende Gene in neu sequenzierten Genomen zu annotieren und ihre Homologieverhältnisse zu bestimmen. Die bestehenden Methoden der Genomanalyse sind jedoch nicht für Menge heutzutage anfallender Datenmengen ausgelegt. Daher ist die zentrale Herausforderung in der vergleichenden Genomik nicht die Anzahl der verfügbaren Genome, sondern die Entwicklung neuer Methoden zur Datenanalyse im Hochdurchsatz. Um diese Probleme zu adressieren, schlage ich ein neues Paradigma der Annotation von Genomen und der Inferenz von Homologieverhältnissen vor, welches auf dem Alignment gesamter Genome basiert. Während die derzeit angewendeten Methoden zur Gen-Annotation und Bestimmung der Homologie ausschließlich auf codierenden Sequenzen beruhen, könnten durch die Einbeziehung des umgebenden neutral evolvierenden genomischen Kontextes bessere und vollständigere Annotationen vorgenommen werden. Die Verwendung von Genom-Alignments ermöglicht eine beliebige Skalierung der vorgeschlagenen Methodik auf Tausende Genome. In dieser Arbeit stelle ich TOGA (Tool to infer Orthologs from Genome Alignments) vor, eine bioinformatische Methode, welche dieses Konzept implementiert und Homologie- Klassifizierung und Gen-Annotation in einer einzelnen Pipeline kombiniert. TOGA verwendet Machine-Learning, um Orthologe von Paralogen basierend auf dem Alignment von intronischer und intergener Regionen zu unterscheiden. Die Ergebnisse des Benchmarkings zeigen, dass TOGA die herkömmlichen Ansätze innerhalb der Placentalia übertrifft. TOGA klassifiziert Homologieverhältnisse mit hoher Präzision und identifiziert zuverlässig inaktivierte Gene als solchet. Frühere Versionen von TOGA fanden in mehreren Studien Anwendung und wurden in zwei Publikationen verwendet. Außerdem wurde TOGA erfolgreich zur Annotation von 500 Säugetiergeenomen verwendet, dies ist der bisher umfangreichste solche Datensatz. Diese Ergebnisse zeigen, dass TOGA das Potenzial hat, sich zu einer etablierten Methode zur Gen-Annotation zu entwickeln und die derzeit angewandten Techniken zu ergänzen

A novel approach to infer orthologs and produce gene annotations at scale

Aufgrund von Fortschritten im Bereich der DNA-Sequenzierung hat die Anzahl verfügbarer Genome in den letzten Jahrzehnten rapide zugenommen. Tausende bereits heute zur Verfügung stehende Genome ermöglichen detaillierte vergleichende Analysen, welche für die Beantwortung relevanter Fragestellungen essentiell sind. Dies betrifft die Assoziation von Genotyp und Phänotyp, die Erforschung der Besonderheiten komplexer Proteine und die Weiterentwicklung medizinischer Anwendungen. Um all diese Fragen zu beantworten ist es notwendig, proteinkodierende Gene in neu sequenzierten Genomen zu annotieren und ihre Homologieverhältnisse zu bestimmen. Die bestehenden Methoden der Genomanalyse sind jedoch nicht für Menge heutzutage anfallender Datenmengen ausgelegt. Daher ist die zentrale Herausforderung in der vergleichenden Genomik nicht die Anzahl der verfügbaren Genome, sondern die Entwicklung neuer Methoden zur Datenanalyse im Hochdurchsatz. Um diese Probleme zu adressieren, schlage ich ein neues Paradigma der Annotation von Genomen und der Inferenz von Homologieverhältnissen vor, welches auf dem Alignment gesamter Genome basiert. Während die derzeit angewendeten Methoden zur Gen-Annotation und Bestimmung der Homologie ausschließlich auf codierenden Sequenzen beruhen, könnten durch die Einbeziehung des umgebenden neutral evolvierenden genomischen Kontextes bessere und vollständigere Annotationen vorgenommen werden. Die Verwendung von Genom-Alignments ermöglicht eine beliebige Skalierung der vorgeschlagenen Methodik auf Tausende Genome. In dieser Arbeit stelle ich TOGA (Tool to infer Orthologs from Genome Alignments) vor, eine bioinformatische Methode, welche dieses Konzept implementiert und Homologie- Klassifizierung und Gen-Annotation in einer einzelnen Pipeline kombiniert. TOGA verwendet Machine-Learning, um Orthologe von Paralogen basierend auf dem Alignment von intronischer und intergener Regionen zu unterscheiden. Die Ergebnisse des Benchmarkings zeigen, dass TOGA die herkömmlichen Ansätze innerhalb der Placentalia übertrifft. TOGA klassifiziert Homologieverhältnisse mit hoher Präzision und identifiziert zuverlässig inaktivierte Gene als solchet. Frühere Versionen von TOGA fanden in mehreren Studien Anwendung und wurden in zwei Publikationen verwendet. Außerdem wurde TOGA erfolgreich zur Annotation von 500 Säugetiergeenomen verwendet, dies ist der bisher umfangreichste solche Datensatz. Diese Ergebnisse zeigen, dass TOGA das Potenzial hat, sich zu einer etablierten Methode zur Gen-Annotation zu entwickeln und die derzeit angewandten Techniken zu ergänzen

TOGA

Analysis of TOGA gene projection

Molecular parallelism in fast-twitch muscle proteins in echolocating mammals

Detecting associations between genomic changes and phenotypic differences is fundamental to understanding how phenotypes evolved. By systematically screening for parallel amino acid substitutions, we detected known as well as novel cases (Strc, Tecta, and Cabp2) of parallelism between echolocating bats and toothed whales in proteins that could contribute to high-frequency hearing adaptations. Our screen also showed that echolocating mammals exhibit an unusually high number of parallel substitutions in fast-twitch muscle fiber proteins. Both echolocating bats and toothed whales produce an extremely rapid call rate when homing in on their prey, which was shown in bats to be powered by specialized superfast muscles. We show that these genes with parallel substitutions (Casq1, Atp2a1, Myh2, and Myl1) are expressed in the superfast sound-producing muscle of bats. Furthermore, we found that the calcium storage protein calsequestrin 1 of the little brown bat and the bottlenose dolphin functionally converged in its ability to form calcium-sequestering polymers at lower calcium concentrations, which may contribute to rapid calcium transients required for superfast muscle physiology. The proteins that our genomic screen detected could be involved in the convergent evolution of vocalization in echolocating mammals by potentially contributing to both rapid Ca2+ transients and increased shortening velocities in superfast muscles

Effect of crystal structure on the Young's modulus of GaP nanowires

Young's modulus of tapered mixed composition (zinc-blende with a high density of twins and wurtzite with a high density of stacking faults) gallium phosphide (GaP) nanowires (NWs) was investigated by atomic force microscopy. Experimental measurements were performed by obtaining bending profiles of as-grown inclined GaP NWs deformed by applying a constant force to a series of NW surface locations at various distances from the NW/substrate interface. Numerical modeling of experimental data on bending profiles was done by applying Euler-Bernoulli beam theory. Measurements of the nano-local stiffness at different distances from the NW/substrate interface revealed NWs with a non-ideal mechanical fixation at the NW/substrate interface. Analysis of the NWs with ideally fixed base resulted in experimentally measured Young's modulus of 155 +/- 20 GPa for ZB NWs, and 157 +/- 20 GPa for WZ NWs, respectively, which are in consistence with a theoretically predicted bulk value of 167 GPa. Thus, impacts of the crystal structure (WZ/ZB) and crystal defects on Young's modulus of GaP NWs were found to be negligible.Peer reviewe