64
Gene prediction

Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Gene prediction

Page 2: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Gene Prediction: Computational Challenge

aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatcctgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcatgcgg

Page 3: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Gene Prediction: Computational Challenge

aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatcctgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcatgcgg

Page 4: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Gene Prediction: Computational Challenge

aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatcctgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgaatggtcttgggatttaccttggaatatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctcatgcgg

Gene!

Page 5: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

• Newspaper written in unknown language– Certain pages contain encoded message, say 99 letters on page

7, 30 on page 12 and 63 on page 15.

• How do you recognize the message? You could probably distinguish between the ads and the story (ads contain the “$” sign often)

• Statistics-based approach to Gene Prediction tries to make similar distinctions between exons and introns.

Gene Prediction Analogy

Page 6: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Noting the differing frequencies of symbols (e.g. ‘%’, ‘.’, ‘-’) and numerical symbols could you distinguish between a story and the stock report in a foreign newspaper?

Statistical Approach: Metaphor in Unknown Language

Page 7: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

• Statistical: coding segments (exons) have typical sequences on either end and use different subwords than non-coding segments (introns).

• Similarity-based: many human genes are similar to genes in mice, chicken, or even bacteria. Therefore, already known mouse, chicken, and bacterial genes may help to find human genes.

Two Approaches to Gene Prediction

Page 8: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

If you could compare the day’s news in English, side-by-side to the same news in a foreign language, some similarities may become apparent

Similarity-Based Approach: Metaphor in Different Languages

Page 9: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Annotation of Genomic Sequence

• Given the sequence of an organism’s genome, we would like to be able to identify:– Genes– Exon boundaries & splice sites– Beginning and end of translation– Alternative splicings– Regulatory elements (e.g. promoters)

• The only certain way to do this is experimentally, but it is time consuming and expensive.

Computational methods can achieve reasonable accuracy quickly, and help direct experimental approaches.

primary goals

secondary goals

Page 10: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Prokaryotic Gene Structure

Promoter CDS Terminator

transcription

Genomic DNA

mRNA

Most bacterial promoters contain the Shine-Delgarno signal, at about -10 that has the consensus sequence: 5'-TATAAT-3'.

The terminator: a signal at the end of the coding sequence that terminates the transcription of RNA

The coding sequence is composed of nucleotide triplets. Each triplet codes for an amino acid. The AAs are the building blocks of proteins.

Page 11: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Pieces of a (Eukaryotic) Gene(on the genome)

5’

3’

3’

5’

~ 1-100 Mbp

5’

3’

3’

5’

……

……

~ 1-1000 kbp

exons (cds & utr) / introns(~ 102-103 bp) (~ 102-105 bp)

Polyadenylation site

promoter (~103 bp)

enhancers (~101-102 bp)other regulatory sequences (~ 101-102 bp)

Page 12: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

What is Computational Gene Finding?

Given an uncharacterized DNA sequence, find out:

– Which region codes for a protein?– Which DNA strand is used to encode the gene?– Which reading frame is used in that strand?– Where does the gene starts and ends?– Where are the exon-intron boundaries in eukaryotes?– (optionally) Where are the regulatory sequences for that

gene?

Page 13: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Prokaryotic Vs. Eukaryotic Gene Finding

Prokaryotes:

• small genomes 0.5 – 10·106 bp

• high coding density (>90%)• no introns

– Gene identification relatively easy, with success rate ~ 99%

Problems:

• overlapping ORFs• short genes• finding TSS and promoters

Eukaryotes:

• large genomes 107 – 1010 bp• low coding density (<50%)• intron/exon structure

– Gene identification a complex problem, gene level accuracy ~50%

Problems:• many

Page 14: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

What is it about genes that we can measure (and model)?

• Most of our knowledge is biased towards protein-coding characteristics

– ORF (Open Reading Frame): a sequence defined by in-frame AUG and stop codon, which in turn defines a putative amino acid sequence.

– Codon Usage: most frequently measured by CAI (Codon Adaptation Index)

• Other phenomena– Nucleotide frequencies and correlations:

• value and structure– Functional sites:

• splice sites, promoters, UTRs, polyadenylation sites

Page 15: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

General Things to Remember about (Protein-coding) Gene Prediction Software

• It is, in general, organism-specific

• It works best on genes that are reasonably similar to something seen previously

• It finds protein coding regions far better than non-coding regions

• In the absence of external (direct) information, alternative forms will not be identified

• It is imperfect! (It’s biology, after all…)

Page 16: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Gene Finding: Different Approaches

• Similarity-based methods (extrinsic) - use similarity to annotated sequences:

– proteins– cDNAs– ESTs

• Comparative genomics - Aligning genomic sequences from different species

• Ab initio gene-finding (intrinsic)

• Integrated approaches

Page 17: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Similarity-based methods

• Based on sequence conservation due to functional constraints

• Use local alignment tools (Smith-Waterman algo, BLAST, FASTA) to search protein, cDNA, and EST databases

• Will not identify genes that code for proteins not already in databases (can identify ~50% new genes)

• Limits of the regions of similarity not well defined

Page 18: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Comparative Genomics

• Based on the assumption that coding sequences are more conserved than non-coding

• Two approaches:– intra-genomic (gene families)– inter-genomic (cross-species)

• Alignment of homologous regions

• Difficult to define limits of higher similarity

• Difficult to find optimal evolutionary distance (pattern of conservation differ between loci)

Page 19: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc
Page 20: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Summary for Extrinsic Approaches

Strengths:

• Rely on accumulated pre-existing biological data, thus should produce biologically relevant predictions

Weaknesses:

• Limited to pre-existing biological data• Errors in databases• Difficult to find limits of similarity

Page 21: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Ab initio Gene FindingInput: A DNA string over the alphabet {A,C,G,T}

Output: An annotation of the string showing for every nucleotide whether it is coding or non-coding

AAAGCATGCATTTAACGAGTGCATCAGGACTCCATACGTAATGCCG

AAAGC ATG CAT TTA ACG A GT GCATC AG GA CTC CAT ACG TAA TGCCG

Gene finder

•Using only sequence information

•Identifying only coding exons of protein-coding genes (transcription start site, 5’ and 3’ UTRs are ignored)

•Integrates coding statistics with signal detection

Page 22: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

A eukaryotic gene

• This is the human p53 tumor suppressor gene on chromosome 17.• Genscan is one of the most popular gene prediction algorithms.

This particular gene lies on the reverse strand.

3’ untranslated region

Final exon

Initial exon

Introns

Internal exons

Page 23: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Observations

• Given (walk, shop, clean) – What is the probability of this sequence of

observations? (is he really still at home, or did he skip the country)

– What was the most likely sequence of rainy/sunny days?

Page 24: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Signals vs contents

• In gene finding, a small pattern within the genomic DNA is referred to as a signal, whereas a region of genomic DNA is a content.

• Examples of signals: splice sites, starts and ends of transcription or translation, branch points, transcription factor binding sites

• Examples of contents: exons, introns, UTRs, promoter regions

Page 25: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

The CpG island problem

• Methylation in human genome– “CG” -> “TG” happens in most places

except “start regions” of genes and within genes

– CpG islands = 100-1,000 bases before a gene starts

• Question– Given a long sequence, how would we find

the CpG islands in it?

Page 26: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Promoters

• Promoters are DNA segments upstream of transcripts that initiate transcription

• Promoter attracts RNA Polymerase to the transcription start site

5’Promoter 3’

Page 27: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Splice signals (mice): GT , AG

Page 28: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Splice site detection

5’ 3’Donor site

Position

% -8 … -2 -1 0 1 2 … 17

A 26 … 60 9 0 1 54 … 21C 26 … 15 5 0 1 2 … 27G 25 … 12 78 99 0 41 … 27T 23 … 13 8 1 98 3 … 25

Page 29: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Real splice sites

• Real splice sites show some conservation at positions beyond the first two.

• We can add additional arrows to model these states.

weblogo.berkeley.edu

Page 30: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Ribosomal Binding Site

Page 31: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Prior knowledge

• The translated region must have a length that is a multiple of 3.• Some codons are more common than others.• Exons are usually shorter than introns.• The translated region begins with a start signal and ends with a

stop codon.• 5’ splice sites (exon to intron) are usually GT; • 3’ splice sites (intron to exon) are usually AG.• The distribution of nucleotides and dinucleotides is usually

different in introns and exons.

Page 32: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Gene Prediction and Motifs

• Upstream regions of genes often contain motifs that can be used for gene prediction

-10

STOP

0 10-35

ATG

TATACTPribnow Box

TTCCAA GGAGGRibosomal binding site

Transcription start site

Page 33: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Positional dependence

• In this data, every time a “G” appears in position 1, an “A” appears in position 3.

• Conversely, an “A” in position 1 always occurs with a “T” in position 3.

ACTG

ACTT

GCAC

ACTT

ACTA

GCAT

ACTA

ACTT

Page 34: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Example of (Positional) Weight Matrix

• Computed by measuring the frequency of every element of every position of the site (weight)

• Score for any putative site is the sum of the matrix values (converted in probabilities) for that sequence (log-likelihood score)

• Disadvantages: – cut-off value required– assumes independence between adjacent bases

TACGAT

TATAAT

TATAAT

GATACT

TATGAT

TATGTT

1 2 3 4 5 6

A 0 6 0 3 4 0C 0 0 1 0 1 0G 1 0 0 3 0 0T 5 0 5 0 1 6

Page 35: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Conditional probability

• What is the probability of observing an “A” at position 2, given that we observed a “C” at the previous position?

GCGCAGCCGGCGCCGCCGGCGCCTCCGGGGCGGGCGAGGCAGCCTCATCCTGCG

Page 36: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Conditional probability

• What is the probability of observing an “A” at position 2, given that we observed a “C” at the previous position?

• Answer: total number of CA’s divided by total number of C’s in position 1.

• 3/11 = 27%• Probability of observing CA = 3/18 = 17%.

GCGCAGCCGGCGCCGCCGGCGCCTCCGGGGCGGGCGAGGCAGCCTCATCCTGCG

Page 37: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Conditional probability

• What is the probability of observing a “G” at position 3, given that we observed a “C” at the previous position?

GCGCAGCCGGCGCCGCCGGCGCCTCCGGGGCGGGCGAGGCAGCCTCATCCTGCG

Page 38: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Conditional probability

• What is the probability of observing a “G” at position 3, given that we observed a “C” at the previous position?

• Answer: 9/12 = 75%.

GCGCAGCCGGCGCCGCCGGCGCCTCCGGGGCGGGCGAGGCAGCCTCATCCTGCG

Page 39: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Promoter Structure in Prokaryotes (E.Coli)

Transcription starts at offset 0.

• Pribnow Box (-10)

• Gilbert Box (-30)

• Ribosomal Binding Site (+10)

Page 40: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

• Detect potential coding regions by looking at ORFs– A genome of length n is comprised of (n/3) codons– Stop codons break genome into segments between

consecutive Stop codons– The subsegments of these that start from the Start codon

(ATG) are ORFs• ORFs in different frames may overlap

3

n

3

n

Genomic Sequence

Open reading frame

ATG TGA

Open Reading Frames (ORFs)

Page 41: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

• Long open reading frames may be a gene. At random, we should expect one stop codon every (64/3) ~= 21 codons. However, genes are usually much longer than this

• A basic approach is to scan for ORFs whose length exceeds certain threshold. This is naïve because some genes (e.g. some neural and immune system genes) are relatively short

Long vs.Short ORFs

Page 42: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Testing ORFs: Codon Usage

• Create a 64-element hash table and count the frequencies of codons in an ORF

• Amino acids typically have more than one codon, but in nature certain codons are more in use

• Uneven use of the codons may characterize a real gene• This compensate for pitfalls of the ORF length test

Page 43: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Open Reading Frames in Bacteria

• Without introns, look for long open reading frame (start codon ATG, … , stop codon TAA, TAG, TGA)

• Short genes are missed (<300 nucleotides)• Shadow genes (overlapping open reading frames on opposite

DNA strands) are hard to detect• Some genes start with UUG, AUA, UUA and CUG for start

codon• Some genes use TGA to create selenocysteine and it is not a

stop codon

Page 44: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Coding Statistics

• Unequal usage of codons in the coding regions is a universal feature of the genomes

– uneven usage of amino acids in existing proteins– uneven usage of synonymous codons (correlates with the

abundance of corresponding tRNAs)

• We can use this feature to differentiate between coding and non-coding regions of the genome

• Coding statistics - a function that for a given DNA sequence computes a likelihood that the sequence is coding for a protein

Page 45: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Coding Statistics

• Many different ones

– codon usage– hexamer usage– GC content– compositional bias between codon positions– nucleotide periodicity– …

Page 46: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Codon Usage in Human Genome

Page 47: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

AA codon /1000 frac Ser TCG 4.31 0.05Ser TCA 11.44 0.14Ser TCT 15.70 0.19Ser TCC 17.92 0.22Ser AGT 12.25 0.15Ser AGC 19.54 0.24

Pro CCG 6.33 0.11Pro CCA 17.10 0.28Pro CCT 18.31 0.30Pro CCC 18.42 0.31

AA codon /1000 frac Leu CTG 39.95 0.40Leu CTA 7.89 0.08Leu CTT 12.97 0.13Leu CTC 20.04 0.20

Ala GCG 6.72 0.10Ala GCA 15.80 0.23Ala GCT 20.12 0.29Ala GCC 26.51 0.38

Gln CAG 34.18 0.75Gln CAA 11.51 0.25

Codon Usage in Mouse Genome

Page 48: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Codon Usage and Likelihood Ratio

• An ORF is more “believable” than another if it has more “likely” codons

• Do sliding window calculations to find ORFs that have the “likely” codon usage

• Allows for higher precision in identifying true ORFs; much better than merely testing for length.

• However, average vertebrate exon length is 130 nucleotides, which is often too small to produce reliable peaks in the likelihood ratio

• Further improvement: in-frame hexamer count (frequencies of pairs of consecutive codons)

Page 49: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Splicing Signals

• Try to recognize location of splicing signals at exon-intron junctions. This has yielded a weakly conserved donor splice site and acceptor splice site

• Profiles for sites are still weak, and lends the problem to the Hidden Markov Model (HMM) approaches, which capture the statistical dependencies between sites

Page 50: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Donor and Acceptor Sites: GT and AG dinucleotides

• The beginning and end of exons are signaled by donor and acceptor sites that usually have GT and AC dinucleotides

• Detecting these sites is difficult, because GT and AC appear very often

exon 1 exon 2GT AC

AcceptorSite

DonorSite

Page 51: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

A more realistic (and complex) HMM model for Gene

Prediction (Genie)

Page 52: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Assessing performance: Sensitivity & Specificity

• Testing of predictions is performed on sequences where the gene structure is known

• Sensitivity is the fraction of known genes (or bases or exons) correctly predicted– “Am I finding the things that I’m supposed to find”

• Specificity is the fraction of predicted genes (or bases or exons) that correspond to true genes– “What fraction of my predictions are true?”

• In general, increasing one decreases the other

Page 53: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Measures of Prediction Accuracy, Part 1

Nucleotide level accuracy

Sensitivity =

Specificity =

TN FPFN TN TNTPFNTP FN

REALITY

PREDICTION

number of correct exonsnumber of actual exons

number of correct exonsnumber of predicted exons

Page 54: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Measures of Prediction Accuracy, Part 2

Exon level accuracy

REALITY

PREDICTION

WRONGEXON

CORRECTEXON

MISSINGEXON

Page 55: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Graphic View of Specificity and Sensitivity

iveFalseNegatveTruePositi

veTruePositi

AllTrue

veTruePositiSn

+==

iveFalsePositveTruePositi

veTruePositi

eAllPositiv

veTruePositiSp

+==

Page 56: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Quantifying the tradeoff: Correlation Coefficient

( )( ) ( )( )[ ]( )( )( )( )

FNTNPNFPTPPP

FNTPAPFPTNAN

PNAPPPAN

FNFPTNTPCC

+=+=

+=+=

−=

;

;;

Page 57: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Examples of Gene FindersFGENES – linear DF for content and signal sensors and DP for

finding optimal combination of exons

GeneMark – HMMs enhanced with ribosomal binding site recognition

Genie – neural networks for splicing, HMMs for coding sensors, overall structure modeled by HMM

Genscan – WM, WA and decision trees as signal sensors, HMMs for content sensors, overall HMM

HMMgene – HMM trained using conditional maximum likelihood

Morgan – decision trees for exon classification, also Markov Models

MZEF – quadratic DF, predict only internal exons

Page 58: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Ab initio Gene Finding is Difficult

• Genes are separated by large intergenic regions

• Genes are not continuous, but split in a number of (small) coding exons, separated by (larger) non-coding introns

– in humans coding sequence comprise only a few percents of the genome and an average of 5% of each gene

• Sequence signals that are essential for elucidation of a gene structure are degenerate and highly unspecific

• Alternative splicing

• Repeat elements (>50% in humans) – some contain coding regions

Page 59: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Problems with Ab initio Gene Finding

• No biological evidence

• In long genomic sequences many false positive predictions

• Prediction accuracy high, but not sufficient

Page 60: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Integrated Approaches for Gene Finding

• Programs that integrate results of similarity searches with ab initio techniques (GenomeScan, FGENESH+, Procrustes)

• Programs that use synteny between organisms (ROSETTA, SLAM)

• Integration of programs predicting different elements of a gene (EuGène)

• Combining predictions from several gene finding programs (combination of experts)

Page 61: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Combining Programs’ Predictions

• Set of methods used and they way they are integrated differs between individual programs

• Different programs often predict different elements of an actual gene

they could complement each other yielding better prediction

Page 62: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Related Work

• This approach was suggested by several authors

• Burset and Guigó (1996)

– Investigated correlation between 9 gene-finding programs – 99% of exons predicted by all programs were correct– 1% of exons completely missed by all programs

• Murakami and Tagaki (1998)

– Five methods for combining the prediction by 4 gene-finding programs

– Nucleotide level accuracy measures improved by 3-5% in comparison with the best single

Page 63: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

AND and OR Methodsexon 1

exon 2

union

intersection

Page 64: Gene prediction. Gene Prediction: Computational Challenge aatgcatgcggctatgctaatgcatgcggctatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgcggctatg ctaatgcatgcggctatgcaagctgggatccgatgactatgctaagctgggatccgatgacaatgcatgc

Combining Genscan and HMMgene

• High prediction accuracy as well as reliability of their exon probability made them the best candidates for our study

• Genscan predicted 77% of exons correctly, HMMgene 75%, both 87%

111 624 91Genscan HMMgene