YASS : Recherche de similarités dans les séquences d'ADN

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1 YASS : Recherche de similarités dans les séquences d'ADN
Laurent Noé Grégory Kucherov Mardi 21 janvier 2003

2 Plan Alignement local et méthodes heuristiques YASS : Méthode adoptée
Modèle et Critères de chaînage Algorithme de chaînage Choix du critère de l’extension Tests et Résultats

3 Introduction : Alignement local
Utilisation Annotation Localisation de transposons Algorithme de référence Smith Waterman (1981) Méthodes heuristiques BLAST - FASTA ASSIRC - PatternHunter

4 Méthodes Heuristiques
Méthode Couramment adoptée Recherche de sous répétitions exactes Arbre des suffixes REPuter Hachage en k-mots (éventuellement non contigus) BLAST . FASTA PatternHunter Extension FASTA BLAST ASSIRC

5 BLAST et Gapped-BLAST BLAST Gapped-BLAST Sensibilité des deux méthodes
Hachage k-mot : taille 11 par défaut hit : même k-mot sur chacune des deux séquences à comparer Extension Test d'extension systématique de chaque « hit » à l’aide d’un algorithme de Xdrop Gapped-BLAST « double hit » (deux hits distincts sur la même diagonale) conduit à un test d’extension. Sensibilité des deux méthodes T Q

6 Signification Statistique
Karlin-Altschul 90 Théorie sur une seule séquence Théorie sur deux séquences Alignement sans gaps Altschul & al. 01 Estimation des paramètres

7 YASS : Méthode adoptée Alignement local et méthodes heuristiques
Modèle et Critères de Chaînage Algorithme de chaînage Choix du critère de l’extension Tests et Résultats

8 Méthode adoptée Hachage en k-mots Groupement de graines Hash Table :
Deux tableaux F et L . k-mots éventuellement non contigus. Appariement de k-mots pour former des graines Groupement de graines réalisé selon des critères relatifs à: La distance entre les répétitions exactes La variation de distance entre ces répétitions Critères calculés selon deux modèles ( modèle binaire + modèle d’indels) des paramètres statistiques T Q

9 Choix d’un modèle Modèle d’alignement binaire
Analogie avec le lancer de pièce: un train (série successive) de k piles (valeur 1) équivaut à une répétition exacte de taille k. Etude de variables aléatoires la distance entre des trains de k piles ~ distances entre deux graines successives. ATGACCAGTACCGTCCGCT ATGTGCAGGACCGTGAGCT

10 Modèle d’alignement binaire
Distance entre trains de k piles (WT) Utilisée pour évaluer la distance entre les répétitions exactes de taille supérieure ou égale à k dans une répétition approchée. Formule récursive: Gk,p = « distance » entre les répétitions de taille k, p = probabilité d’un match Bornes Statistiques ATGACCAGTACCGTCCGCT ATGTGCAGGACCGTGAGCT

11 Modèle d’alignement binaire
Prendre en compte les indels d ATGACCAGTACGGTCCGCT ATGTGCAGGACCGTGAGCT 1 d+1 d ATGACCAGTCACGGTCCGCT ATGTGCAGG-ACCGTGAGCT 2

12 Marche aléatoire Déplacement discret probabiliste dans l’espace.
3 possibilités « aller un pas vers la gauche » avec une probabilité p. « aller un pas vers la droite » avec une probabilité p. « rester sur place» avec une probabilité 1-2p. On évalue la position finale au bout de n itérations. Marche aléatoire simule la variation de d. p représente la probabilité d’indels par nucléotide. Le nombre de déplacements n est égal à la zone d’influence des indels sur d. Borner statistiquement cette marche aléatoire

13 Marche aléatoire Borner statistiquement la variation de d 2 Méthodes
cela équivaut à borner statistiquement la marche aléatoire. 2 Méthodes Calcul d’intervalles [-L..L] sur une loi multinomiale: Polynôme générateur

14 Méthode Finalement … Rassembler les répétitions exactes qui sont proches: borne statistique rho sur la distance entre répétitions de taille k Considérer les effets produits par les indels: bornes statistiques delta sur la variation de distance entre répétitions de taille k. ATGACCAGTACGGTCCGCT ATGTGCAGGACCGTGAGCT a1 a2 a’1 a’2

15 Algorithme de chaînage Algorithme d’alignement
Chaînages de répétitions exactes Séquence(s) d’ADN Répétitions approchées Paramètres utilisateur

16 Algorithme de chaînage
Ce qu’il faut en retenir Forme des groupes de graines (couples de positions de k-mots identiques) susceptibles d’appartenir à une répétition approchée Prend en compte les indels. Génère un volume relativement important de données l’alterner régulièrement avec l’algorithme d’alignement sur les chaînages complets

17 Choix du critère d’extension
Groupes de graines évaluer une extension sur chacun des groupes serait la méthode la plus sensible serait trop coûteuse en temps. nombre de graines d’un groupe comme critère perte de sensibilité trop importante lors de la recherche similitudes de faible score. Critère intermédiaire Basé sur la taille du groupe définie comme la somme de la taille des graines. Permet un compromis entre la rapidité de l’algorithme et sa sensibilité

18 Choix du critère d’extension
Exemple k fixé à taille du groupe = 11 Taille du groupe simple à gérer… Sensibilité : on considère par la suite des répétitions de score fixé mais de longueur variable. ATGACCAGTACCGTCCGCT ATGTGCAGGACCGTGAGCG

19 Sensibilité Pour un score fixé le critère de hit de BLAST
La relation entre le taux de similarité de la répétition approchée et sa longueur minimale est une hyperbole. On considère la probabilité de trouver de telles répétitions selon le critère de hit de BLAST le critère de hit de Gapped-BLAST notre critère (taille du groupe)

20 Sensibilité Comparaison avec les approches choisies par BLASTn et Gapped-BLAST

21 Sensibilité Comparaison avec les approches choisies par BLASTn et Gapped-BLAST

22 Sensibilité Comparaison avec les approches choisies par BLASTn et Gapped-BLAST

23 Tests et Résultats Alignement local et méthodes heuristiques
YASS : Méthode adoptée Modèle et Critères de Chaînage Algorithme de chaînage Choix du critère de l’extension Tests et Résultats

24 Comparaison des Méthodes
Temps principalement consommé à : (FASTA) générer et comptabiliser des hits de petite taille. (BLASTn) étendre les hits générés à l’aide d ’un algorithme de Xdrop méthodes antagonistes YASS : temps relatif partagé

25 Comparaison des Programmes
Temps Résultats obtenus Comparaison sur S.Cerevisiae chr.V vs chr.IX de BLASTn et YASS Similitudes de score > 20 (Evalue < 0.22) retrouvées

26 Caractéristiques techniques
Programme Résultats Donne les positions (début-fin) de chaque occurrence d’une répétition. Indique le taux de ressemblance ainsi que les tailles des graines qui interviennent dans la répétition. Possibilité de visualiser l’alignement des deux occurrences de la répétition approchée.

27 Extensions Envisagées
k-mots non contigus : meilleure intégration de ces derniers. (Sensibilité sur CDS) Inclure un post-traitement pour rassembler les répétitions séparées par des gaps importants. Inclure la possibilité d’éliminer les répétitions en tandem lorsque l’on recherche des similitudes sur une seule séquence (mreps) Auto-paramétrage du programme selon la taille et le type de séquence.

28 Conclusion Nouvelle approche pour la recherche de répétitions
propriétés statistiques des séquences approchées algorithme de regroupement critère d’évaluation efficace et sensible Solution satisfaisante sensibilité sélectivité

29 ? Questions