Alignement de séquences biologiques

Présentation au sujet: "Alignement de séquences biologiques"— Transcription de la présentation:

1 Alignement de séquences biologiques
Nadia El-Mabrouk Inspiré de: An introduction de Bioinformatics Algorithms – Neil C. Jones and Pavel A. Pevzner

2 Motivation Identification des gènes: Est-ce qu’un ORF est un gène? S’il existe un gène similaire dans un autre organisme, alors de forte chance que l’ORF représente un gène. Déduire la fonctionnalité d’un gène grâce à sa similarité avec un gène de fonction connue. Regrouper les gènes en familles d’homologues. Étudier l’évolution des espèces...

3 Alignement global/ local - Recherche
Alignment Global Alignement local— trouver des régions conservées Recherche – trouver la position d’un gène --T—-CC-C-AGT—-TATGT-CAGGGGACACG—A-GCATGCAGA-GAC | || | || | | | ||| || | | | | |||| | AATTGCCGCC-GTCGT-T-TTCAG----CA-GTTATG—T-CAGAT--C tccCAGTTATGTCAGgggacacgagcatgcagagac |||||||||||| aattgccgccgtcgttttcagCAGTTATGTCAGatc tcccagtTATGTCAGGggacacgagcatgcagagac ||| ||||| TAT-TCAGG

4 Exemple Un alignement de séquence réalisé par ClustalW entre deux protéines humaines.

5 Modèle sous-jacent: mutations ponctuelles
Exemple: Substitution de caractères Séquence ancestrale inconnue ACG G C G I I A C G A G GCG ACG X Y Séquences observées Séquences observées

6 Alignement global 2 séquences v et w: v : A T C G m = 8 w : T G C A
Alignement : matrice 2 * k ( k > m, n ) v A T -- C -- T G A T G w -- T G C A T -- A -- C 4 matches 2 insertions 3 deletions 1 mismatch An introduction de Bioinformatics Algorithms –

7 Alignement global v : A T C G m = 8
Un alignement de v et w est une matrice A de 2 lignes et k colonnes, avec k ≥ max (n,m) telle que Pour tous 1 ≤i ≤2 et 1 ≤j ≤k, A[i,j] est dans {A,C,G,T,-}; v (respectivement w) est obtenu en concaténant, dans l’ordre, les lettres {A,C,G,T} de la 1ère (respec. la 2ème) ligne de A; Il n’existe aucune colonne j telle que A[1,j]=A[2,j]=“-”. w : T G C A n = 7

8 Alignement sans indels- Distance de Hamming
Deux séquences d’ ADN v et w : v : A T w : A T Distance de Hamming : dH(v, w) = 8 C’est beaucoup, bien que les séquences soient très similaires. An introduction de Bioinformatics Algorithms –

9 Alignement avec indels
En décalant d’une seule position: v : A T -- w : -- A T La distance d’édition ou de Levenshtein (1966) D(v, w) = 2. D(v, w) = MIN d’opération élémentaires pour transformer v en w An introduction de Bioinformatics Algorithms –

10 Distance d’édition versus Hamming
Dist. de Hamming compare toujours i-ème lettre de v et i-ème lettre de w V = ATATATAT W = TATATATA Dist. de Hamming: D(v, w)=8 Calculer distance de Hamming : trivial.

11 Distance d’édition versus Hamming
Dist. d’édition peut comparer i-ème lettre of v et j-ème lettre de w Dist. de Hamming compare toujours i-ème lettre de v et i-ème lettre de w V = - ATATATAT V = ATATATAT Un seul shift et tout s’aligne W = TATATATA W = TATATATA - Dist. de Hamming: Distance d’Édition: D(v, w)= D(v, w)=2 Calculer Hamming distance Calculer dist. d’édition tâche triviale tâche non-triviale Comment trouver quel j va avec quel i ???

12 Plus longue sous-séquence commune(LCS) – Alignement ignorant les Mismatches
Étant donné deux mots v = v1 v2…vm et w = w1 w2…wn LCS de v et w: séquence de positions dans v: 1 < i1 < i2 < … < it < m et dans w: 1 < j1 < j2 < … < jt < n telque la ik lettre de v est égale à la jk lettre de w pour tout 1 ≤ k ≤ t, et t est maximal

13 LCS: Exemple Chemin dans une grille 2D: Graphe d’édition 1 1 2 2 3 4 3
1 1 2 2 3 4 3 5 4 5 6 6 7 7 8 j : v A T -- C -- T G A T C w -- T G C A T -- A -- C i: (0,0) (1,0) (2,1) (2,2) (3,3) (3,4) (4,5) (5,5) (6,6) (7,6) (8,7) positions dans v: 2 < 3 < 4 < 6 < 8 Matches en rouge positions dans w: 1 < 3 < 5 < 6 < 7 Chemin dans une grille 2D: Graphe d’édition

14 A T C T G A T C T G C A T A C A T -- C G v w 1 2 3 4 5 6 7 8 i : j : j
3 4 5 6 7 8 i : j : A T C T G A T C j 1 2 3 4 5 6 7 8 i T 1 G 2 C 3 A 4 T 5 A 6 C 7

15 T G C A A T -- C -- T G A T C -- T G C A T -- A -- C
1 2 3 4 5 6 7 i 8 j A T -- C -- T G A T C -- T G C A T -- A -- C LCS: Trouver un chemin avec un maximum d’arêtes diagonales.

16 Comment calculer LCS (v,w)?
Pour chaques préfixes: v[1,i] = v1 … vi de v et w[1,j] =w1 … wj de w On considère le dernier caractère de vi et wj . 3 cas possibles vi et wj sont alignés  lcs(v[1,i] ,w[1,j]) = lcs(v[1,i-1], w[1,j-1]) +1 vi n’est pas aligné lcs(v[1,i],w[1,j]) = lcs(v[1,i-1], w[1,j]) wj n’est pas aligné lcs(v[1,i],w[1,j]) = lcs(v[1,i], w[1,j-1])

17 Programmation dynamique!
Pour résoudre un problème (ici lcs(v,w)),on a besoin de résoudre tous les sous-problèmes (ici lcs(v[1,i] ,w[1,j]) pour tous les i et j). Pour simplifier, notons lcs(i,j) au lieu de lcs(v[1,i] ,w[1,j]) lcs (i,j) = max lcs (i-1,j) lcs (i,j-1) lcs (i-1, j-1) + 1 si vi = wj Conditions initiales: lcs (i,0) =lcs (0,j) =0

18 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
C A 1 2 3 4 5 6 7 i 8 j

19 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

20 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 (i-1,j-1) (i-1,j) 3 +1 +0 (i,j-1) (i,j) 4 +0 5 6 7

21 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

22 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

23 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
1 2 3 4 5 j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

24 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
1 2 3 4 5 j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

25 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
1 2 3 4 5 j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

26 Graphe d’édition/Table de programmation dynamique
1 2 3 4 5 j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

27 5 j A T C T G A T C i T G C A A T -- C -- T G A T C -- T G C A T -- A
1 2 3 4 5 j A T C T G A T C i 1 2 3 4 5 6 7 8 T G C A 1 2 3 4 5 6 7

28 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,j] et w[1,i] j=7 v : A T C G m = 8 w : T G C A n = 7 i=6

29 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,j] et w[1,i] 3 cas possibles: Vj est impliqué dans un indel: j=7 v : A T C G w : T G C A i=6

30 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,j] et w[1,i] 3 cas possibles: Vj est impliqué dans un indel: j-1=6 [ ] v : A T C G w : T G C A - i=6

31 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,j] et w[1,i] 3 cas possibles: Wi est impliqué dans un indel: j=7 A T C G v : w : i=6

32 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,j] et w[1,i] 3 cas possibles: Wi est impliqué dans un indel: j=7 [ ] A T C G - v : w : i-1=5

33 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,j] et w[1,i] 3 cas possibles: Vi et Wi sont alignés: j=7 A T C G v : w : i=6

34 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,j] et w[1,i] 3 cas possibles: Vi et Wi sont alignés: j-1=6 [ ] A T C G v : w : i-1=5

35 Distance d’édition D(i,j) = MIN d’erreurs (substitutions, insersions, suppressions) entre v[1,i] et w[1,j] D (i,j) = max D (i-1,j) +1 D (i,j-1) +1 D (i-1, j-1) + 1 si vi ≠ wj D (i-1, j-1) si vi = wj Conditions initiales: D (i,0) =i; D(0,j) =j

36 D G T C A 1 2 3 4 5 6 7 G T C A G G T C 1 2 2 3 4 5 6 A 2 2 3 2 3 4 5 3 2 3 3 3 4 4 T A 4 3 3 3 4 4 5 4 4 4 4 3 4 5 5 4 5 5 4 4 4 6 5 5 6 5 4 5 C - A G T - C A G T - G - T

37 Algorithme { { { distEdit(v,w) for i  1 to n D(i,0)  i
for j  1 to m D(0,j)  j D(i-1,j) +1 D(i,j)  max D(i,j-1) +1 D(i-1, j-1) if vi = wj D(i-1, j-1) + 1, if vi ≠ wj “ “ if D(i,j) = D(i-1,j) bi,j  “ “ if D(i,j) = D(i,j-1) “ “ otherwise return (D(n,m), b) { { {

38 Complexité Temps constant pour chaque chaque i,j avec 1≤i ≤n et 1≤j ≤m
Temps proportionnel à O(nm) pour remplire la table de n lignes et m colonnes. Complexité en espace: également O(nm).

39 Distance d’édition avec pondération des opérations
On peut associer un score à chaque opération: d pour une insertion/délétion r pour une substitution e pour un match d>0, r>0 et e≥0. En général e=0. Il faut que r<2d, sinon jamais de substitutions. Relations de récurrence: D(i,0) = i x d; D(0,j) = j x d D(i,j) = min [D(i,j-1)+d, D(i-1,j)+d, D(i-1,j-1)+p(i,j)] où p(i,j) = e si vi = wj et p(i,j) =r sinon.

40 Distance d’édition généralisée
Le score d dépend des caractères. Par exemple, remplacer une purine par une pyrimidine plus coûteux que remplacer une purine par une purine Relations de récurrence: D(i,0) = S1≤k ≤i d(vi ,-); D(0,j) = S1≤k ≤j d(-,wj) D(i,j) = min [D(i,j-1)+ d(-,wj), D(i-1,j)+d(vi ,-), D(i-1,j-1)+ d(vi ,wj)] Si d est une distance, alors D est une distance (séparation, symétrie et inégalité triangulaire)

41 Similarité entre deux séquences
Plutôt que de mesurer la différence entre deux séquences, mesurer leur degré de similarité P(a,b): score de l’appariement (a,b): Positif si a=b et ≤0 sinon. V(i,j): valeur de l’alignement optimal de v[1,i] et w[1,j] Relations de récurrence: V(i,0) = S1≤k ≤i P(vi ,-); V(0,j) = S1≤k ≤j P(-,wj) V(i,j) = max [V(i,j-1)+ P(-,wj), V(i-1,j)+P(vi ,-), V(i-1,j-1)+ P(vi ,wj)] Ça s’appelle: Algorithme de Needleman-Wunch.

42 Score simple Lorsque mismatches pénalisés par –μ, indels pénalisés by –σ, et matches gratifiés d’un +Ɛ, le score d’un alignement est: Ɛ(#matches) – μ(#mismatches) – σ (#indels) Exemple: Ɛ =2; μ = σ = 1; A T -- C G v w 4 matches 2 insertions 3 deletions 1 mismatch Score = 2x4-1x6=2

43 Matrice de score pour les AA: Blosum50

44 Alignement local: Algorithme de Smith-Waterman
Alignement global: Plus long chemin entre (0,0) et (n,m). Alignement local: Plus long chemin entre n’importe quelles arêtes (i,j) et (i’, j’) du graphe d’édition. Quelle mesure de distance/similarité? Distance d’édition: Alignement vide! Pas de sens. Mesure de similarité avec scores négatifs

45 Alignement local: Exemple
Input : Deux séquences v, w et une matrice de scores de similarité d. Output : Trouver deux facteurs de v et w dont le score de similarité est maximal parmi tous les facteurs possibles. Global alignment Local alignment

46 Pourquoi faire de l’alignement local?
Deux gènes dans deux espèces peuvent être similaires sur de courtes régions, mais dissimilaires dans l’ensemble. Exemple: Les gènes Homeobox ont une courte région appelée « homeodomain » très conservées. Un alignement global ne trouverait pas cette région.

47 Solution directe En temps O(n4): Il y a n x n arêtes dans le graphe d’éditions  n2 arêtes sources et n2 arêtes cible. Calculer la valeur de similarité maximale d’un chemin prend un temps O(n2). Global alignment Local alignment

48 Solution directe En temps O(n4): Il y a n x n arêtes dans le graphe d’éditions  n2 arêtes sources et n2 arêtes cible. Calculer la valeur de similarité maximale d’un chemin prend un temps O(n2).

49 Solution: Parcours gratuits
Yeah, a free ride! Vertex (0,0) The dashed edges represent the free rides from (0,0) to every other node. An introduction de Bioinformatics Algorithms –

50 Alignement local: Récurrences
La plus grande valeur V(i,j) est le score du meilleur alignement local. Récurrences: V(i,0) = V(0,j) = 0 Seules différences avec l’alignement global. Réinitialisation à 0. Possibilité d’arrivée à chaque arête par un parcours gratuit! V(i,j) = max V(i-1,j-1) + δ (vi , wj) V(i-1,j) + δ (vi , -) V(i,j-1) + δ (-, wj) {

51 Alignement local: Récurrences
Remplire la table de programmation dynamique Rechercher une case (i,j) contenant une valeur maximale. Démarrer à (i,j) et remonter les pointeurs jusqu’à tomber sur un 0. V(i,j) = max V(i-1,j-1) + δ (vi , wj) V(i-1,j) + δ (vi , -) V(i,j-1) + δ (-, wj) { V(i,0) = V(0,j) = 0

52 D G T C A G T C A G C C C 2 1 2 2 A 1 4 3 2 1 2 1 3 3 2 1 1 1 3 2 2 1 2 1 2 5 4 3 1 4 3 2 4 4 3 2 3 3 2 4 3 3 Match =2; Mismatch, indel = -1

53 D G T C A T C A G 2 2 1 2 2 1 4 3 2 1 T 2 1 3 3 2 1 A 1 1 3 2 2 1 G 2 1 2 5 4 3 1 4 3 2 4 4 3 2 3 3 2 4 3 3 T C A G T -- A G

54 Scores des indels: Approche naïve
Un score de pénalité σ pour chaque indel: -σ pour 1 indel, -2σ pour 2 indels consécutifs -3σ pour 3 indels consécutifs, etc. Peut être trop sévère pour une suite de 100 indels consécutifs

55 Considérer les gaps ATA__GC ATATTGC ATAG_GC AT_GTGC
En fait, des indels consécutifs dans les séquences biologiques sont plutôt dûs à un événement unique: ATA__GC ATATTGC ATAG_GC AT_GTGC Plus probable Moins probable Le score “naïf” donnerait la même valeur aux deux alignements

56 Considérer les gaps Gaps: séquence d’indels consécutifs sur une ligne de l’alignement Contient 7 indels, mais seulement 4 gaps. Score particulier pour les gaps: influence la distribution des indels. C T A ---

57 Pondération constante
Score d’un gap indépendant de sa taille: pénalité constante r. Score d’un alignement entre v et w contenant k gaps S1≤i ≤td(vi,wj)-kr Exemple: score = 3d(C,C) + 2d(A,A) + d(A,C)-4r C T A ---

58 Pondération affine r : pénalité d’ouverture d’un gap
Pénalités pour les gaps: -ρ-σ pou 1 indel -ρ-2σ pour 2 indels -ρ-3σ pour 3 indels, etc. r : pénalité d’ouverture d’un gap σ : pénalité d’extension. Score d’un gap de taille t: -r -t.σ Score d’un alignement de taille l contenant k gaps et q indels: S1≤i ≤ld(vi,wj)-kr -qσ Permet une pénalité réduite pour les grands gaps. Exemple: score = 3d(C,C) + 2d(A,A) + d(A,C)-4r-7σ C T A ---

59 Autres pondérations Pondération convexe: chaque indel supplémentaire est moins pénalisé que le précédent. Exemple: score d’un gap de taille t: -r -loge(t) Pondération quelconque w: Fonction quelconque de la taille du gap. Exemple: score d’un gap de taille t: -w(t)

60 Alignement avec gap – Pondération quelconque
Trois alignements possibles de v[1,i] avec w[1,j]: Alignement de v[1,i] avec w[1,j-1] suivit de (-,wj) Alignement de v[1,i-1] avec w[1,j] suivit de (vj ,-) Alignement de v[1,i-1] avec w[1,j-1] suivit de (vj ,wj) E(i,j): Valeur maximale d’un alignement de type 1. F(i,j): Valeur maximale d’un alignement de type 2. G(i,j): Valeur maximale d’un alignement de type 3. V(i,j) = max [E(i,j), F(i,j), G(i,j)]

61 Alignement avec gap – Pondération quelconque
Wj Vi

62 Alignement global avec gap – Pondération quelconque
Conditions initiales: V(i,0) = F(i,0) = -w(i) V(0,j) = E(0,j) = -w(j) Relations de récurrence: G(i,j) = V(i-1,j-1) + d(vi ,wj) E(i,j) = max0≤k≤j-1[V(i,k) – w(j-k)] F(i,j) = max0≤k≤i-1[V(k,j) – w(i-k)] Valeur optimale: V(m,n) Complexité: O(m2n+nm2)

63 Alignement avec gap – Pondération affine
Conditions initiales: V(i,0) = F(i,0) = -r – i.s V(0,j) = E(0,j) = -r – j.s Relations de récurrence: G(i,j) = V(i-1,j-1) + d(vi,wj) E(i,j) = max[ E(i,j-1), V(i,j-1) - r ] -s F(i,j) = max[ F(i-1,j), V(i-1,j) - r ] -s Complexité: O(mn)

64 Parallélisme Table de programmation dynamique pour l’alignement: Pour calculer une case (i,j), on a besoin des 3 cases voisines (i-1,j), (i-1,j-1), (I,j-1)  Remplissage ligne par ligne, colonne par colonne, ou anti-diagonale par anti-diagonale:

65 Parallélisme Pour chaque anti-diagonale k, on a besoin des anti-diagonales k-1 et k-2. Observation clef: Chaque case d’une anti-diagonale k est calculée indépendamment des autres cases de l’anti-diagonale k  Un processeur peut-être assigné au calcul de chaque case Complexité en temps: O(n)!