Aprimoramento de uma ferramenta de predicao de ncRNAs baseada em estruturas secundarias

Aprimoramento de uma ferramenta de predicaode ncRNAs baseada em estruturas secundarias

Trabalho de Formatura Supervisionado

Felipe Lamberti AmadoOrientador: Prof. Dr. Alan Mitchell Durham

Instituto de Matematica e Estatıstica - USP

Sao Paulo, 11 de novembro de 2013

Aprimoramento de uma ferramenta de predicao de ncRNAs baseada em estruturas secundarias

Introducao

Biologia basica - Transcricao e Traducao

Dogma central da Biologia

Aprimoramento de uma ferramenta de predicao de ncRNAs baseada em estruturas secundarias

Introducao

Biologia basica - Transcricao e Traducao

Dogma central - nao previa ncRNAs

Aprimoramento de uma ferramenta de predicao de ncRNAs baseada em estruturas secundarias

Introducao

Tipos de RNA

Tipos de RNA

http://www.nature.com/horizon/rna/background/pdf/micrornas.pdf

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Introducao

Importancia dos MicroRNAs

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Introducao

Representando sequencias como grafos

Como funciona o preditor?

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Introducao

O preditor

Arestas de i a j onde i < j - 1 ocultadas por motivos esteticos.

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Objetivos

Objetivos deste trabalho

I Otimizar os parametros utilizados pelo preditor

I Fazer uma comparacao justa com algum outro preditor demicroRNAs

I Implementar uma extensao do preditor para realizar otreinamento automatico

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Metodos e resultados

Otimizacao dos parametros

Parametros a serem otimizados

I Limiar deprobabilidade

I Tamanhomınimo dehelice

0,02

0,254

0,056

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Metodos e resultados

Otimizacao dos parametros

Curvas ROC

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3 4 5

6 7 8

9 10 11

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

0.6 0.7 0.8 0.9 1.00.6 0.7 0.8 0.9 1.00.6 0.7 0.8 0.9 1.0Specificity

Sen

sitiv

ity

0.00

0.25

0.50

0.75

prob_threshold

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Metodos e resultados

Otimizacao dos parametros

Arvore de decisao

Sequencia Padrao 1 Padrao 2 ... Padrao N microRNA real?

seqA 1 0 ... 0 1seqB 1 1 ... 1 1seqC 0 1 ... 0 0

: : : : : :

≡ Padrao i v Padrao j

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Metodos e resultados

Otimizacao dos parametros

Arvore de decisao

Sequencia Padrao 1 Padrao 2 ... Padrao N microRNA real?

seqA 1 0 ... 0 1seqB 1 1 ... 1 1seqC 0 1 ... 0 0

: : : : : :

≡ Padrao i v Padrao j

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Metodos e resultados

Otimizacao dos parametros

Padroes otimizados

Padrao I V Padrao II

Limiar de probabilidade: 0 Limiar de probabilidade: 0,57Tamanho mınimo de helice: 7 Tamanho mınimo de helice: 5

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Metodos e resultados

Otimizacao dos parametros

Antes x Depois da otimizacao

Medida Antes Depois

Especificidade 87,538% 84,154%Sensibilidade 71,692% 82,692%

Acuracia 79,615% 83,423%

Especificidade = TN/(TN + FN)Sensibilidade = TP/(TP + FP)Acuracia = (TP + TN)/(TP + FP + TN + FN)

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Metodos e resultados

Comparacao entre os preditores

Comparacao entre os preditores

Medida MiPred Nosso preditor

Especificidade 88,076% 84,154%Sensibilidade 80,615% 82,692%

Acuracia 84,346% 83,423%

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Metodos e resultados

Treinamento automatico do preditor

Treinamento automatico do preditor

I Feito encontrando subestruturas tıpicas em um conjunto demicroRNAs

I Que foram encontradas utilizando um algoritmo de subgrafomaximal entre dois grafos

I Que, por sua vez, foi implementado utilizando uma reducaoao problema do clique maximal

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Metodos e resultados

Treinamento automatico do preditor

Reducao ao problema do clique maximal

I Entrada: Grafos G1 =< V1,A1 > G2 =< V2,A2 >

I Grafo produto de arestas He = G1 ◦ G2 possui como vertices oconjunto VH = E1 × E2

I Ha uma aresta do no v = (v1, v2) ao w = (w1,w2) em He ssev1 6= w1 e v2 6= w2 e (o no que conecta as arestas v1 e w1 ecompatıvel com o no que conecta v2 e w2 OU v1 e w1 nao saoarestas adjacentes em G1 e v2 e w2 tambem nao saoadjacentes em G2)

I Saıda: Clique maximal de He que corresponde a um subgrafocomum

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Metodos e resultados

Treinamento automatico do preditor

Reducao do problema ao problema do clique maximal

Retirado do artigo de Koch de 2001.

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Metodos e resultados

Treinamento automatico do preditor

Aplicando iterativamente

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Metodos e resultados

Treinamento automatico do preditor

Famılia A x Famılia B

(a) (b)

I O treinamento foi realizado em 21sequencias da famılia A,encontrando 4 subestruturasrecorrentes

I 53,7% das sequencias da famılia Aforam identificadas com sucesso

I Apenas 2,7% das sequencias dafamılia B foram identificadas comosendo de A

http://rfam.sanger.ac.uk/

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Conclusoes

Conclusoes

I Com a otimizacao dos parametros, obtivemos uma discretamelhora, mas suficiente para alcancar um nıvel de acuraciacomparavel a um dos melhores preditores de microRNAatualmente

I Apesar de ter apresentado um bom resultado em um dostestes realizados, o algoritmo de treinamento automaticoainda precisa de melhorias

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Conclusoes

Conclusoes

I Com a otimizacao dos parametros, obtivemos uma discretamelhora, mas suficiente para alcancar um nıvel de acuraciacomparavel a um dos melhores preditores de microRNAatualmente

I Apesar de ter apresentado um bom resultado em um dostestes realizados, o algoritmo de treinamento automaticoainda precisa de melhorias

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Parte subjetiva

O que mais me ajudou neste trabalhoI Disciplina de Algoritmo em grafosI Disciplina de Biologia ComputacionalI Disciplina de Data Mining (cursada durante intercambio)I Iniciacao cientıfica

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Parte subjetiva

Duvidas?

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Apendice

Bibliografia

Bibliografia I

Hu LL et al (2012). Benchmark comparison of ab initiomicroRNA identification methods and software. GMR.

A Machado-Lima, HA del Portillo, AM Durham (2008).Computational methods in noncoding RNA research.. J MathBiol. 56(1-2):15-49

Ina Koch (2001). Enumerating all connected maximal commonsubgraphs in two graphs. Elsevier.

Sarah W. Burge et al (2013). Rfam 11.0: 10 years of RNAfamilies. Nucleic Acids Res.

Jiang P et al (2007). MiPred: classification of real and pseudomicroRNA precursors using random forest prediction modelwith combined features. Nucleic Acids Res.

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Apendice

Bibliografia

Bibliografia II

Wei-Yin Loh and Yu-Shan Shih (1997). Split SelectionMethods For Classification Trees. Statistica Sinica 7, 815-840

Marilena V. Iorio et al (2005). MicroRNA Gene ExpressionDeregulation in Human Breast Cancer. AACR.

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Apendice

Bibliografia

MicroRNA

http://en.wikipedia.org/wiki/MicroRNA

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Apendice

Bibliografia

RNAfold

shuf34

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(c)

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(d)

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Apendice

Bibliografia

Pseudo-no

(e)

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Pseudoknot.svg