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Multi-seed lossless filtration Gregory Kucherov Laurent Noé LORIA/INRIA, Nancy, France Mikhail Roytberg Institute of Mathematical Problems in Biology,

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1 Multi-seed lossless filtration Gregory Kucherov Laurent Noé LORIA/INRIA, Nancy, France Mikhail Roytberg Institute of Mathematical Problems in Biology, Puschino, Russia CPM (Istanbul) July 5-7, 2004

2 Text filtration: general principle potential matches

3 Text filtration: general principle potential matches

4 Text filtration: general principle lossless and lossy filters true match

5 Filtration applied to local similarity search potential similarities

6 Filtration applied to local similarity search potential similarities

7 Filtration applied to local similarity search true similarities

8 Gapless similarities. Hamming distance. Similarities are defined through Hamming distance GCTACGACTTCGAGCTGC...CTCAGCTATGACCTCGAGCGGCCTATCTA...

9 Gapless similarities. Hamming distance. Similarities are defined through Hamming distance

10 Gapless similarities. Hamming distance. Similarities are defined through Hamming distance ( m, k )-problem, ( m, k )-instances m k

11 Gapless similarities. Hamming distance. Similarities are defined through Hamming distance ( m, k )-problem, ( m, k )-instances This work: lossless filtering m k

12 Lossless filtering by contiguous fragment PEX (Navarro&Raffinot 2002) –Searching for a contiguous pattern PEX with errors –Searching for a contiguous pattern with l possible errors Efficient only for small alphabets and small l m=18 k=3 #### ######### (1) (m,k)

13 Superposition of two filters Pevzner&Waterman 1995 Idea: combine PEX with another filter based on a regularly-spaced seed PEX : spaced PEX (matches occurring at every k positions). #### #---#---#---# k+1

14 Spaced seeds Spaced seeds (spaced q-grams) –proposed by Burkhardt & Kärkkäinen (CPM 2001) for solving (m,k)-problems Principle –Searching for spaced rather than contiguous patterns –Selectivity defined by the weight of the seed (number of # s) ###-##

15 Example: (18,3)-problem ###-##

16 Spaced seeds for sequence comparison Ma, Tromp, Li 2002 (PatternHunter) Estimating seed sensitivity: Keich et al 2002, Buhler et al 2003, Brejova et al 2003, Choi&Zhang 2004, Choi et al 2004, Kucherov et al 2004,... Extended seed models: BLASTZ 2003, Brejova et al 2003, Chen&Sung 2003, Noé&Kucherov 2004,...

17 This work: lossless filtration using spaced seed families (extension of Burkhard&Karkkainen 2001) single filter based on several distinct seeds each seed detects a part of (m,k)-instances but together they must detect all (m,k)-instances Families of spaced seeds Independent work (lossy seed families for sequence alignment): Li, Ma, Kisman, Tromp 2004 (PatternHunter II) Xu, Brown, Li, Ma, this conference Sun, Buhler, RECOMB 2004 (Mandala)

18 –every (18,3)-instance contains an occurrence of a seed of F –all seeds of the family have the same weight 7 Example: (18.3)-problem (cont) Family F solves the (18,3)-problem ##-#-#### ###---#--##-# F

19 ##-##-##### ###-####--## ###-##---#-### ##----####-### ###---#-#-##-## ###-#-#-#-----### Example: (18.3)-problem (cont) ##-#-#### ###---#--##-# ###-##---#-### ###---#--##-# w=7 w=9

20 #### ###-## ##-##-##### ###-####--## ###-##---#-### ##----####-### ###---#-#-##-## ###-#-#-#-----### Comparative selectivity ##-#-#### ###---#--##-# w=4 ~ w=5 ~ w=7 ~ w=9 ~ Selectivity of families on Bernoulli similarities ( p(match) = 1/4 ) estimated as the probability for one of the seeds to occur at a given position

21 How far should we go A trivial extreme solution –… would be to pick all seeds of weight m – k –selectivity 100% (no false positives) –prohibitive cost except for very small problems We are interested in intermediate solutions: –relatively small number of seeds (< 10) to keep the hash table of a reasonable size, –the seed weight sufficiently large to obtain a good selectivity

22 Results Computing properties of seed families Seed design –Seed expansion/contraction –Periodic seeds –Seed optimality –Heuristic seed design Experiments –Examples of designed seed families –Application to computing specific oligonucleotides

23 Measuring the efficiency of a family Burkhard&Karkkainen: optimal threshold of a seed: minimal number of seed occurrences over all (m,k)- instances A seed family F is lossless iff the optimal threshold T F (m,k)1 T F (m,k) can be computed by a dynamic programming algorithm in time O(m·k·2 (S+1) ) and space O(k·2 (S+1) ), where S is the maximal length of a seed from F optimizations are possible (see the paper) the resulting space and time complexity is the same as in the Burkhard&Karkkainen algorithm

24 Measuring the efficiency of a family (cont) Using a similar DP technique we can compute, within the same time complexity bound: the number U F (m,k) of undetected (m,k)-similarities for a (lossy) family F the contribution of a seed of F, i.e. the number of (m,k)-similarities detected exclusively by this seed [see the paper for details]

25 Design of seed families Pruning exhaustive search tree (Burkhard&Karkkainen) –Construct all solutions of weight w from solutions of weight w – 1 –Example: if ##--#--# and ##-#---# are solutions of weight w-1, consider their «union» ##-##--# of weight w. –Prohibitive cost: more than a week for computing all single-seed solutions of the (50,5)-problem the search space blows up for multi-seed families

26 Seed expansion/contraction Burkhard&Karkkainen : the only two solutions of weight 12 solving the (50,5)-problem: ###-#--###-#--###-# #-#-#---#-----#-#-#---#-----#-#-#---#

27 Seed expansion/contraction Burkhard&Karkkainen : the only two solutions of weight 12 solving the (50,5)-problem: ###-#--###-#--###-# #-#-#---#-----#-#-#---#-----#-#-#---# the only solution of weight 12 of the (25,2)-problem

28 Seed expansion/contraction Burkhard&Karkkainen : the only two solutions of weight 12 solving the (50,5)-problem: ###-#--###-#--###-# #-#-#---#-----#-#-#---#-----#-#-#---# –Let be the i -regular expansion of F obtained by inserting i-1 jokers between successive positions of each seed of F –Example: If F = { ###-#, ##-## } then = { #-#-#---#, #-#---#-# } = { #--#--#-----#, #--#-----#--# } the only solution of weight 12 of the (25,2)-problem

29 Seed expansion/contraction (cont) Lemma: –If a family F solves an (m,k) –problem, then both F and solves the (i·m, (i+1)·k- 1) –problem –If a family solves the (i·m,k) –problem, then its i-contraction F solves the (m, ) -problem ##-#-#### ###---#--##-# ##-#-#### ###---#--##-# #-#---#---#-#-#-# #-#-# #-----#-#-# (18,3) (36,7)

30 Periodic seeds Iterating short seeds with good properties into longer seeds ###-#--###-#--###-# ###-#--

31 Cyclic problem Lemma: If a seed Q solves a cyclic (m,k)-problem, then the seed Q i =[Q,- (m-s(Q)) ] i solves the linear (m·(i+1)+s(Q)-1,k)- problem. Cyclic ( 11,3 )-problem Linear ( 29,3 )-problem ###-#--#--- ###-#--#---###-#--#

32 Extension to multi-seed case Cyclic ( 11,3 )-problem Linear ( 25,3 )-problem ###-#--#--- ###-#--#---###-#--# #--#---###-#--#---###

33 Extension to multi-seed case Cyclic ( 11,3 )-problem Linear ( 25,3 )-problem ###-#--#--- ###-#--#---###-#--# #--#---###-#--#---###

34 Asymptotic optimality Theorem: Fix a number of errors k. Let w(m) be the maximal weight of a seed solving the linear (m,k)-problem. Then the fraction of the number of jokers tends to 0 but the convergence speed depends on k seed expansion cannot provide an asymptotically optimal solution ( )

35 Non-asymptotic optimality Fix a number of errors k. For each seed (seed family) Q there exists m Q s.t. mm Q, Q solves the (m,k)-problem For a class of seeds, Q is an optimal seed in iff Q realizes the minimal m Q over all seeds of Lemma: Let n be an integer and r=n/3. For every k2, seed # n-r -# r is optimal among seeds of weight n with one joker. Example: ####-## is optimal among the seeds of weight 6 with 1 joker: it solves all (m,2)-problems for m16, all (m,3)- problems for m20

36 Heuristic seed design: genetic algorithm a population of seed families is evolving by mutating and crossing over seed families are screened against sets of difficult (m,k)- instances for a family that detects all difficult instances, the number of undetected similarities is computed by a DP algorithm. A family is kept if it yields a smaller number than currently known families do compute the contribution of each seed of the family. Mutate the least valuable seeds. difficult (m,k)- instances seed families select and reorder select

37 Example: (25,2)-problem

38 Application of lossless filtering: oligo design Specific oligonucleotides: small DNA molecules (10- 50bp) that hybridize with a target sequence and do not hybridize with background sequences (e.g. the rest of the genome) Formalization: given a sequence (or database), find all windows of length m which do not occur elsewhere within k substitution errors

39 Seed design: (32,5)-problem

40 Experiment This filter has been applied to the rice EST database ( sequences of total size ~42 Mbp) All 32-windows occurring elsewhere within 5 errors have been computed The computation took slightly more than 1 hour on a P4 3GHz computer 87% of the database have been filtered out

41 Further questions Combinatorial structure of optimal seed families Efficient design algorithm

42 Questions ? ? ?

43 Conclusions Méthode de filtrage pour pattern-matching approché –Basée sur le design et lutilisation dune famille de graines espacées. –Sélective en pratique mais nécessite un effort de calcul pour le design des graines. Extensions possibles –Considérer des graines espacées autorisant une erreur. Problèmes ouverts –Un algorithme efficace pour le design de la famille de graines optimale ?

44 Références [1] S. Burkhardt and J. Kärkkäinen, Better Filtering with Gapped q-Grams, Fundamenta Informaticae, 23: [2] P.Pevzner and M.Waterman, Multiple Filtration and Approximate Pattern Matching, Algorithmica 13(1/2), [3] J.SantaLucia, A unified view of polymer and oligonucleotide DNA nearest- neighbor thermodynamics, Biochemistry 95: [4] G.Navarro and M.Raffinot, Flexible Pattern Matching in Strings -- Practical on-line search algorithms for texts, Cambridge University Press 2002 [5] …

45 Problème posé Problème biologique Oligonucléotide : fragment dADN de taille fixée qui ne sapparie quavec une région déterminée sur une séquence cible. Rechercher les oligonucléotides spécifiques à une séquence. Design doligos Puces à ADN. Design damorces PCR

46 Problème posé Spécificité Etant données: –Une séquence cible S –Une séquence de fond B Trouver un motif de taille m qui sapparie avec une région de S et aucune région de B

47 Problème posé Comment définir un oligonucléotides spécifique? –Cest un fragment dADN M de taille fixée m. –Il doit être spécifique : sapparier avec une région dune séquence cible S appariement exact être éloignée de tout fragment dun séquence de fond B.

48 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

49 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

50 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

51 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

52 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

53 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

54 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

55 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

56 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

57 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

58 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

59 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

60 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

61 Exemple Sur le problème (m=18,k=3) ###.##

62 Combinaison de Filtres De nombreux algorithmes proposent une solution de double filtrage, et donnent comme mesure la sélectivité globale de lensemble des deux filtres. Filtre 1 Filtre 2 Q T

63 Combinaison de filtres Combinaison de filtres améliore toujours la sélectivité théorique En pratique, lefficacité dépend de la sélectivité du premier filtre utilisé. Filtre 1 Filtre 2

64 Exemple ##.##.##### ###.####..## ###.##...#.### ##....####.### ###...#.#.##.## ###.#.#.#.....### Famille de graines espacées ##.#.#### ###...#..##.# ###...#.#.##.## ##....####.### ###.#.#.#.....### ##.#.####

65 Measuring the efficiency of a family Problèmes posés : –Mesurer le nombre dinstances non détectées par une famille. –Mesurer la contribution dune graine sur le nombre dinstances résolues. Algorithme de programmation dynamique –Idée : ramener les instances des problèmes ( m, k ) à des sous problèmes ( m < m, k < k ) en introduisant un mot connu w. –Ne pas parcourir les sous instances triviales ou amenant à des résultats prévisibles par un pré-calcul. w(m,k)

66 Mesure de lefficacité des familles Schéma général Les mots w peuvent être de taille limitée –Span de la plus grande graine de la famille –Ne conserver que le suffixe w [ |w| - sp max +1.. w ] Pré-calcul Considérer pour chaque mot w son plus grand suffixe qui peut donner lieu à un match. G (w,m,k) G (w. 1, m+ 1,k ) G (w. 0, m + 1,k- 1 ) w(m,k)

67 Résultats asymptotiques sur le problème (m,k) circulaire On considère le poids de la graine optimale w(m) dun problème (m,k) circulaire ( k fixé) Nouvelles Bonne : le ratio entre le nombre de jokers de la graine et sa longueur totale tend vers 0. Mauvaise : cest une convergence dautant plus lente que k est grand

68 Résultats asymptotiques sur le problème (m,k) linéaire On considère le poids de la graine optimale w(m) dun problème (m,k) linéaire ( k fixé) Nouvelles Bonne : le ratio entre le nombre de jokers de la graine et sa longueur totale tend vers 0. Mauvaise : cest une convergence dautant plus lente que k est grand

69 Heuristic seed design: genetic algorithm Optimisation Algorithme génétique (optimisation stochastique) –Sélection de familles de graines résolvant le plus grand nombre dinstances de ( m, k ) évolution (par un certain nombre de techniques) des graines constituant la famille mesure du nombre dinstances de ( m, k ) non résolues –Algorithme génétique : convergence vers solution optimale non garantie … (et peu probable sur grandes instances)

70 Méthode proposée pour le design Algorithme réalisant le design dune famille de graines –Données : Un problème (m,k) Une taille de famille s et le poids w des graines souhaitées –Résultat : éventuellement une famille de s graines de poids w résolvant le problème (m,k) Sinon la meilleure famille actuellement trouvée et le nombre dinstances de (m,k) qui ne sont pas détectées par cette famille Méthode développée: méthode heuristique.

71 Objectif Recherche dans la séquence cible S de tous les motifs spécifiques. –motifs spécifiques : ceux dont les variantes obtenues en substituant k lettres ne sont pas retrouvées dans le texte B. –faire appel à des techniques de Pattern-Matching approché (filtrage du texte).

72 Application to oligo design La méthode proposée peut servir de filtre pour la recherche doligos spécifiques –Elle ne peut sy substituer totalement Calcul de lénergie libre (énergie de non hybridation) sur la séquence cible, et la séquence de fond (modèle de SantaLucia [3] ) En particulier, vérifier que loligo ne puisse pas se replier sur lui même. –Elle ne représente quune heuristique pour la recherche de loligo optimal (en terme dénergie de liaison) Il faut quelquefois considérer les erreurs de type indel. loligo optimal (en terme de sélectivité) nest pas nécessairement le complémentaire exact.

73 Example: (25,3)-problem


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