Fast comparison of microbial genomes using the Chaos Games Representation for metagenomic applications

Fast comparison of microbial genomes using the ChaosGames Representation for metagenomic applications

Jhon Trujillo

Seminario GebixJohn Trujillo - Universidad Del Valle - Cali

[email protected]

24 de abril de 2014

Jhon Trujillo (Univalle) Seminario Gebix - JTrujillo 24 de abril de 2014 1 / 54

Overview

1 Abstract

2 Introduction

3 MetodologıaDatos genomicos usadosUsando los CGR para comprar genomasUsando los CGR para comprar genomas

4 ResultadosTamanos de los fragmentos de las secuenciasComparacion con BlastComparacion con BlastComparacion con Blast

5 Discussion and future work

6 Conclusiones


Abstract

Genome sequencing technology.

Secuenciamiento de genomas genera grandes bases de datos.

El Hardware existente no es suficiente y es muy costo.

Se requiere de algoritmos eficientes.

Se propone un metodo eficiente : Teorıa del Caos y analisisMultifractral.

Realizar busquedas y filtrar datos.


Ejemplo

Conjunto de 1500 genomas.

Blast puede tomar hasta 25 horas en buscar esta secuencia confragmentos grandes, por ejemplo de 100k.

Usando el metodo propuesto reduce el conjunto de busqueda en un95 %. (1500 a 50) en solo 15 minutos.

Predice una secuencia con un 67 % de exactitud.

La idea es demostrar que este metodo es mas rapido para comprarsecuencias en grandes conjuntos de datos.


Introduction

El Secuenciamiento de genomas genera grandes datos.

La secuenciacion por nanoporos genera grandes “reads” de 100.000pb en longitudes de 100kb.

El poder computacional no es suficiente : Una opcion es usar Blast.

Segunda opcion es usar: la teorıa del caos y el analisismultifractral.


Introduction

Cada secuencia tiene una representacion fractal. Una combinacion denucleotidos tiene una escala independiente.

Un CGR puede ser usado para visualizar estas representaciones.

El CGR puede mostrar la frecuencia de una “word” del codigogenetico usando una imagen simple donde un conjunto de pixelspuede representar la frecuencia de una”word”. Mostrando lafrecuencia de cada palabra con un color determinado.

Luego, un analisis multifractral puede ser aplicado al CGR.


Introduction

Figura : Diagrama representativo a la Introduccion del Paper


Introduction

Demostrar [Z.-G.Yu,V.Anh,K.-S.Lau] donde usaron esta metodologıa paraclasificar 33 genomas bacterianos.

Los autores mostraron la similaridad filogenetica de las bacteriasagrupadas en 2 y 3 dimensiones ( Estas dimensiones fueron derivadasa partir de la dimension fractal ).

Usaron conceptos como el Heat Capacity para distinguir exones eintrones en el genoma bacteriano.


Introduction

La dimension fractal era mas alta en secuencias no codificantes queen secuencias codificantes.

Similares aproximaciones fueron realizadas para el genoma humano ydistinguir los genomas del HIV-1 [A.Pandit,A.Dasanna] .

No es claro como escalar este tipo de analisis a los cientos degenomas presentes en los repositorios publicos.


Secuenciacion


Secuenciacion


Secuenciacion


Secuenciacion

El Secuenciamiento moderno solo hace lecturas muy pequenas.

Unir cada palabra es un juego de rompecabezas.

¿Como saber cual es el mejor metodo de ensamblaje?.

¿Como saber que tan bueno es el ensamblaje y su correctaorganizacion?.

Se compararon ambos genomas relacionados por medio de sus atributostaxonomicos :


Secuenciacion


Secuenciacion


Secuenciacion


Secuenciacion


Introduction

Objetivo

Investigar la utilidad de los CGR para comparar y estudiar metagenomasdonde los fragmentos de cientos de genomas necesitan ser clasificadostaxonomicamente e identificados.


MetodologıaSe presenta un breve resumen de la metodologıa.

Un grafico CGR en dos dimensiones se representa con un cuadrado dedos dimensiones y cada vertice del cuadrado representa uno de los 4nucleotidos base(g).

A=(0,0)T=(1,0)C=(0,1)G=(1,1)

Ejemplo : ATGCGAGTGT.

Figura : Representacion CGRJhon Trujillo (Univalle) Seminario Gebix - JTrujillo 24 de abril de 2014 19 / 54

Metodologıa

Una secuencia puede ser graficada dentro del area del cuadrado, de talmanera que la posicion de un nucleotido i corresponde a una posicion Ri .

ri = 0,5 ∗ (r(i − 1) + gi )

Donde el primer nucleotido dibujado en el cuadrado es graficado en elcentro del cuadrado, en la posicion (0.5 , 0.5).


Introduction


Figura : Representacion CGR


Metodologıa

Cada sub-cuadrado tiene definido un tamano r .

Por ejemplo:Un cuadrado con 100sub-cuadrados tieneun r = 1/10


Figura : Resolucion de la 8-esima coordenada en lasecuencia. Cada coordenada tiene una precision de 4 bits.


Metodologıa

Suma de Particiones

Zr (q) =∑i

(Pi )q (1)

Donde q pertenece a los Reales y se usa para indicar las regiones conmucha y poca densidad. En este paper : −15 <= q <= 15


Metodologıa

Exponente de escalamiento del espectrum

τq = lımr→0

log(Zr (q))

log(r)(2)


Metodologıa

Dimension fractal en funcion del espectrum

Para q diferente de 1.

Dq =τ

q − 1(3)

Para q igual a 1.

Dq = lımr→0

∑(Pi ) ∗ log(Zr (q))

log(r)(4)


Metodologıa

Exponente de escalamiento del espectrum

Calculado la segunda derivada diferencial de τ con respecto a q.

Cq =δ2 ∗ τqδ ∗ q2

= 2 ∗ τq − τ(q − 1) − τ(q + 1) (5)


Metodologıa

Figura : CGR con r de diferentes tamanos y un k-mer determinado


Metodologıa

Figura : CGR con r de diferentes tamanos y un k-mer determinado


Metodologıa

Figura : Figuras donde se observa la dimension fractal y el Heat Capacity enfuncion de q y de diferentes tamanos de r = 1/8, 1/16, 1/32, 1/64, 1/128


Fuente de los Datos

Se obtuvieron los datos del programa GENOMETA.

de 2550 genomas se sacaron 1551 genomas donde cada uno de ellosson de una especie diferente (species-target).

Los genomas restantes (999 genomas) se usaron como datos deconsulta.


Usando los CGR

Se usaron varios tamanos para los r y las siguientes propiedades de losCGRs:

1 La densidad de la caja Pi .

2 2. La dimension Fractal Di .

3 El heat Capacity Cq.

Por cada una de estas medidas se uso un RMSD de la siguiente forma:

√√√√ Nb∑i ,j

(di − dj)2

Nb(6)

Para este caso di y dj son las densidades de los cuadrados i y j en cadauno de los dos CGRs.


Usando los CGR

De igual manera se usa para medir las otras dos propiedades:

Para la dimension fractal di y dj hacen referencia a la dimension.

Para el Heat Capacity di y dj hacen referencia al hear capacity en undeterminado q.

La Sumatoria se da en funcion de promedio de todos los valores de q.

Yo propongo las siguientes ecuaciones ( el paper no las presenta ):

√√√√√ Nq∑i ,j

(deni − denj)2

Nq(7)

√√√√√ Nq∑i ,j

(Ci − Cj)2

Nq(8)


¡ Recordar !

Que el string-query no se encuentra en la secuencia target.

Un emparejamiento exacto entre dos secuencias no es posible

Por lo tanto :El menor valor medido por el RMSD (menor diferencia) deberıa identificarel genoma desde el conjunto Target.


¿Como validar la presicion del proceso ?

Usandoinformacion taxonomica descargada desde el NCBI(ftp://ftp.ncbi.nih.gov/pub/taxonomy/) de cada genoma.

Y usando un algoritmo para la construccion del arbol taxonomico.

Se compararon ambos genomas relacionados por medio de sus atributostaxonomicos :


¿Como validar la presicion del proceso ?

Especies.

Genus

family

order

Phylum


Resultados

Para calibrar y la evaluacion del metodo se evaluaron los siguientesexperimentos se realizaron:

Tamanos de los fragmentos de las secuencias.

Comparacion con Blast.


Resultados

Tener en cuenta que :

Un CGR generado a partir de una fraccion de una secuencia de ungenoma es similar la secuencia completa.

Se sabe que una dimension fractal difiere significativamente paraCGRs generados para regiones codificantes y no codificantes.


Resultados

El objetivo de esta prueba consiste en :

Determinar cuanto varia la identificacion de una secuencia de ungenoma dependiendo del tamano del fragmento usado a partir de lasecuencia.

En otras palabras determinar el mınimo tamano del fragmento sin quehaya un cambio significativo.


Resultados

Tamanos de las secuencias : 3.2kb hasta 20kb (E-coli) .

Fragmentos de cada tamano fueron tomados en intervalos irregulares.

Cada fragmento fue sobre-lapado en un 50 % con el fragmentoanterior


Resultados

El promedio de los RMSD es igual para casi todos los cuadrados dediferentes tamanos

Sin embargo, si hay una variabilidad si cambia con respecto al tamanode cada fragmento hasta tamanos de 50kb.


ResultadosUsando el Maximo de los RMSD los cambios son mucho mas altoscon respecto a los promedios.Usar el Maximo de los RMSD puede no ser adecuado para identificarsecuencias.Fragmentos pequenos hay una gran diferencia. r <= 1/8.


ResultadosImportante :

Para fragmentos de tamano 100kb o mas, el RMSD para cualquiertamano r tienden a converger.


ResultadosUsando el Maximo de los RMSD los cambios son mucho mas altoscon respecto a los promedios.Usar el Maximo de los RMSD puede no ser adecuado para identificarsecuencias.Fragmentos pequenos hay una gran diferencia. r <= 1/8.


Resultados

Los graficos que se presentan en el heat capacity no son muyadecuados.

Esto puede indicar la presencia de ruido que pueden debilitar el poderdiscriminatorio de estas dos medidas.


Resultados Blast

¿ Podrıamos clasificar la especie taxonomica de un genoma correctamentedentro de un sub-conjunto de datos predicho a partir de un Numero N deHits determinados ?


Resultados Blast

Lado Izquierdo : Numero de clasificaciones correctas con N=1.

Lado Derecho : Indica el conjunto de “top ranked” que podrıacontener la clasificacion correcta.


Resultados BlastPodrıamos decir que un CGR de densidad podrıa ser usado para reducir unconjunto de datos de 1550 genomas a un conjunto de datos de 50( Almenos uno de estos 50 seria la clasificacion correcta para el genomabuscado ). Luego aplicar Blast.


Resultados Blast


Resultados Blast


Resultados Blast

Comparison of timings using CGR box densities and BLAST.


Discusion y trabajo futuro

Las comunidades cientıficas trabajan fragmentos pequenos de lecturas(100pb).

El desafıo esta en poder usar fragmentos pequenos por que seria maspreciso: Identificar secuencias novel y raras.

Los procesos de secuenciacion aun generan “reads” muy pequenos.

En este estudio se uso una funcion RMSD muy sencilla.

Se deberıa aplicar un metodo que pretermita identificar puntos claveen los CGR.

Aplicar conceptos estadısticos mas fuertes como los propuestos enalgunos papers de referencia que ellos recomiendan.

Desarrollar algoritmos de computer vision que permitan extraerinformacion importante del CGR.


Discusion y trabajo futuro

La teorıa del caos para representar genomas fue introducida hace masde dos decadas. Es una forma conveniente para visualizar y comprargenomas de secuencias.

Estos resultados pueden ser usados por otros metodos para elalineamiento de las secuencias.

Aun falta muchas pruebas con los nuevos metodos de secuenciacionexistentes.

Se mostro que la propiedad CGR Density Box puede ser usada comoun metodo para filtrar espacios de busqueda.


References

Z.-G.Yu,V.Anh,K.-S.Lau (2001)

Measure representation and multifractal analysis of complete genomes

Phys.Rev.E64 (2001) 031903.

A.Pandit,A.Dasanna,S.Sinha, (2012)

Multifractal analysis of hiv-1 genomes.

MolPhylogenet Evol 62 (2) (2012) 756–63..


¡Gracias!


Science

Fast comparison of microbial genomes using the Chaos Games Representation for metagenomic applications