ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Comatch – поиск партнерских сайтов связывания с транскрипционными факторами

Comatch. A search engine for transcription factors cooperative binding sites
Дата подачи статьи: 2015-10-13
УДК: 519.688
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2016 год. [ на стр. 101-107 ][ 06.03.2016 ]
Аннотация:Распознавание коротких последовательностей, называемых сайтами связывания с транскрипционными факторами, в регуляторных районах ДНК является одной из важнейших задач биоинформатики ввиду того, что эта задача существенно улучшает понимание механизмов работы живой клетки. В настоящее время разработано около 100 алгоритмов решения данной задачи, и их количество непрерывно растет. Однако единственно верное решение на данный момент не найдено, так как на вероятность связывания фактора с некоторым участком ДНК влияет большое количество параметров. Например, в сложных живых организмах транскрипционные факторы во время связывания объединяются в составные комплексы, что позволяет говорить о необходимости исследования таких связей. В рамках данной задачи авторами разработано средство поиска статистически перепредставленных пар сайтов, один из которых принадлежит наперед заданному фактору, а другой фактор необходимо найти. Метод использует два набора последовательностей – экспериментальный и фоновый, и находит значимые статистические различия экспериментальных результатов по отношению к фоновым данным. Также были проведены исследования зависимости результата от взаимного расстояния между матрицами, выбора пороговых значений для весовых матриц и влияния размера фоновых данных на итоговую значимость результатов. Результатом работы программы является набор таких пар с соответствующими P-значениями, характеризующими вероятность получения такого результата по случайным причинам, а также значение FDR (False Discovery Rate), характеризующее вероятность ошибочного предсказания. Для последовательностей, перенасыщенных сайтами связывания для выбранной весовой матрицы, был реализован режим коррекции Р-значения. В этом случае исключается зависимость P-значения от перепредставленности фиксированной матрицы и повышается значимость полученных результатов.
Abstract:Recognition of short sequences called transcription factor binding sites is one of the most important problems in bioinformatics. Transcription factor binding sites are short sequences located in DNA regulatory areas and play a key role in transcription process, which is a basic element of every living organism. About 100 algorithms are developed to solve this problem and a number of algorithms is still growing. However, there is no universal algorithm due to many factors that influence binding. For example, in complex living organisms transcription factors are joining into complexes during binding to DNA. Here we present a novel algorithm, which predicts statistically overrepresented transcription factors binding sites pairs. In this case the first site in a pair belongs to initially known fixed transcription factor and another factor should be found. The method uses two kinds of input data: an experimental sequence set and a background sequence set. It searches for significant difference between sites in experimental and background sets. As a result, a user obtains the list of binding sites pairs with P-values, which characterizes the probability to get a pair accidentally, and FDR (False Discovery Rate) is calculated for every pair. In addition, the authors developed a P-value cor-rection option for datasets overrepresented by the anchor matrix binding sites. In this case, dependence between P-value and the selected anchor matrix is made invisible. As a result, the significance of obtained results increases.
Авторы: Черемушкин Е.С. (evgeny.cheryomushkin@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН; компания «Новые вычислительные системы в биологии», Новосибирск, Россия, кандидат физико-математических наук, Никитин С.И. (sergey_post@inbox.ru) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН; компания «Новые вычислительные системы в биологии», Новосибирск, Россия, Аспирант
Ключевые слова: пары сайтов связывания, алгоритм, р-значение, весовые матрицы, рнк, днк, транскрипционные факторы, сайты связывания
Keywords: binding sites pairs, algorithm, р-value, positional weight matrix, rna, DNA, transcription factors, binding sites
Количество просмотров: 3414
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (8.31Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.24Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Совершенствование методов исследований в молекулярной биологии и генетике привело к лавинному нарастанию объемов экспериментальных данных. Благодаря этому все более востребованными становятся производительные компьютерные технологии, предназначенные для автоматизации анализа, хранения и преобразования резуль- татов, полученных в лабораториях, что, в свою очередь, дает импульс научной деятельности в области биоинформатики [1].

Несмотря на молодость этой науки, а биоинформатика появилась в 1970-х годах, в ней уже сформировались некоторые традиционные направления исследований, такие как анализ ДНК и РНК, распознавание функциональных сайтов, реверс-моделирование пространственных структур биополимеров и т.п.

Одной из наиболее важных задач является разработка алгоритмов распознавания сайтов связывания с транскрипционными факторами (ССТФ) (см., например [2]). Как известно, синтез нового белка в клетке начинается с процесса транскрипции, то есть считывания информации ДНК с помощью РНК-полимеразы (см. рисунок). Фермент РНК-полимераза определяет начало необходимого участка ДНК, присоединяется к нему и производит считывание РНК. РНК-полимераза не может присоединиться к ДНК без участия транскрипционных факторов, специфических белков, которые формируют место для посадки РНК-полимеразы. Эти белки прикрепляются к специфичным участкам – ССТФ. Различные белки присоединяются к различным по набору нуклеотидов участкам ДНК.

На сегодня разработано порядка 100 алгоритмов распознавания ССТФ. Такие алгоритмы используют нейронные сети [3], различные статистические модели [4], основаны на оценке физико-химических свойств [5], на использовании олигонуклеотидных матриц [6], весовых матриц [7] и др., а также учитывают комбинации ССТФ, контекст и/или гомологичные последовательности других организмов [8]. Однако невозможно выделить какой-либо алгоритм в качестве лидера. Все существующие алгоритмы имеют как свои дос- тоинства, так и недостатки или ограничения, а качество распознанных данных очень низкого уровня [9].

Существует несколько моделей, используемых для поиска сайтов связывания белков с ДНК, наиболее распространенными среди них являются представление в виде консенсуса (регулярного выражения) и в виде позиционной весовой матрицы (ПВМ, PWM – position weight matrix) [4]. Консенсус имеет вид слова, составленного из нуклеотидов, наиболее часто встречающихся на соответствующих позициях сайта (табл. 1). На каждой по- зиции консенсусной последовательности стоит буква, которая наиболее часто встречается в соответствующей позиции сайта. Если часто встречаются две или более букв, то применяется буква, вы- бранная согласно определенному коду. Позиции, не имеющие фиксированного нуклеотида, обозначают вырожденным символом в соответствии с нормами IUPAC. Консенсусы хорошо подходят для описания консервативных (редко меняющихся) последовательностей сайтов связывания факторов транскрипции.

Однако для варьирующихся последовательностей консенсусы недостаточно функциональны. ПВМ, которые впервые были введены для характеристики сайтов инициации транскрипции и трансляции у E.coli (кишечная палочка), гораздо лучше подходят для описания сайтов связывания факторов транскрипции и способны количественно охарактеризовать частые и редкие вариации в последовательности сайтов.

Позиционная весовая матрица представляет собой матрицу размера 4×L, где L – длина сайта, а номер столбца соответствует позиции нуклеотида в сайте. В таблице 2 по горизонтали расположены позиции в сайте связывания с ТФ, а по вертикали количество букв, встретившихся в соответствующей позиции в экспериментально известных сайтах. Например, в группе экспериментальных сайтов в первой позиции шести сайтов встретилась буква А, в одном сайте буква С, в одном – буква G и в одном – буква T. В каждой ячейке матрицы хранится частота встречаемости j-го нуклеотида на i-й позиции. Вес, порождаемый матрицей при выравнивании с некоторым участком последовательности, обычно вычисляется как сумма элементов матрицы, соответствующих нуклеотидам, стоящим в каждой позиции рассматриваемого участка. Для удобства полученное значение нормируют на отре- зок [0, 1] следующим образом: , где wmin и wmax – минимальный и максимальный вес последовательности соответственно.

Таким образом, ПВМ предоставляет достаточно полное описание участка ДНК, с которым способен связываться конкретный белок, и может быть применена при сканировании геномной последовательности для поиска сайтов, дающих достаточно хороший вес w, приблизительно соответствующий вероятности связывания белка с последовательностью. Использование ПВМ позволяет достаточно эффективно предсказывать сайты связывания белков. Однако следует отметить, что у весовых матриц есть свои недостатки. Одним из них является то, что стандартная ПВМ не учитывает взаимное влияние соседних позиций сайта, однако наличие таких зависимостей было показано для некоторых факторов [10].

Авторы данного исследования разработали метод поиска статистически перепредставленных пар сайтов связывания, из которых одна матрица является фиксированной, а другая может варьироваться. Пользователь может задать длину окна, в которое должны попадать пары сайтов, ориентацию сайтов, а также направление последовательностей. Для каждой пары матриц программа вычисляет частоту встречаемости, p-value, и долю ложных отклонений гипотез (FDR, False Discovery Rate). Одной из матриц в паре будет выступать фиксированная наперед заданная матрица, другой матрицей будет каждая матрица из профиля, заданного пользователем. Данный метод включает в себя использование алгоритма match для распознавания ССТФ с помощью весовых матриц, распространяемого компанией Biobase.

Алгоритмы

Опишем общую идею алгоритма.

Для каждой фиксированной позиции p рассмотрим все сайты связывания, распознанные на отрезке [p, p+win], где win – заданный размер окна. Для очередного найденного сайта Sk=(xk, Mk) мож­но рассчитать число пар данного сайта с остальными сайтами, попавшими в рассматриваемый отрезок. Таким образом, сформируем таблицу Tk:

Matrix-1

Matrix-2

Matrix-3

Matrix-4

Matrix-Nm

Count-1

Count-2

Count-3

Count-4

Count-Nm

Для очередного распознанного сайта корректируем значения следующим образом.

1.     Вычитаем из таблицы сайты, которые вы­пали после сдвига окна, то есть вычитаем все Sj, такие, что xj ≤ xk –1, если xk > xk-1.

2.     Добавляем к значениям таблицы те распознанные сайты связывания, которые попали в рассматриваемое окно после сдвига.

3.     Заполняем результирующую таблицу T путем добавления значений из таблицы Tk.

4.     Переходим к следующему сайту.

Далее на основании полученной таблицы T и фоновых данных подсчитаем статистику для всех пар матриц, которые подходят заданным входным параметрам. Для каждой такой пары матриц вычисляем следующие параметры.

· Средняя частота встречаемости пары

F(Mk, Ml) = T(Mk, Ml) * 1000 / LS,

где

· Средняя фоновая частота встречаемости пары Fe(Mk, Ml) = M × PF(Mk, Ml) × win / win0, где win0 – размер окна, с которым вычислены фоновые данные; PF(Mk, Ml) – частота встречаемости пары матриц в фоновом наборе данных; M – понижающий множитель, значение которого зависит от входных данных. Значение М тем меньше, чем сильнее фиксируется модель распознавания. Например, для самого общего случая, когда рассматривается модель с учетом любой позиции фиксированной матрицы и учитываются все направления (модель **), М = 1. В то же время, если установить конкретную позицию фиксированной матрицы (например, фиксированная матрица должна стоять первой в паре), М примет значение ½. Также, если зафиксировать какое-либо направление (например модель >*), получим М = 3/8 и так далее.

· Значение ,

где

· P-значение p = 2×Ф(S), где Ф – функция стандартного нормального распределения.

В случае сильного перепредставления сайтов фиксированной весовой матрицы в фоновом наборе последовательностей рекомендуем вычислять восстановленное P-значение: p = 2×Ф(Scorr), где   

Здесь LM1 – длина сайта фиксированной матрицы; N1 – количество распознанных сайтов фиксированной матрицы; SF(Mk) – количество распознанных сайтов матрицы Mk в фоновом наборе последовательностей.

· FDR (false discovery rate) – отношение ошибочно распознанных пар сайтов к общему числу распознанных пар сайтов. Если pval – набор P-значений, упорядоченных по возрастанию, pvalCount – количество элементов в массиве pval, то для каждого pvali найдем fdri следующим образом:

Пример работы программы представлен в таблице 3. Найденные пары сайтов отсортированы в порядке возрастания p-value. Matrix1 – это фиксированная матрица; Matrix2 – варьирующая матрица; F – частота встречаемости данной пары в пользовательском наборе данных; F_corr – частота встречаемости пары в пользовательском наборе, скорректированная с учетом различия частот фиксированной матрицы в пользовательском наборе и в фоновом наборе последовательностей; Fe – фоновая частота пары, оцененная на основании фоновой выборки. Score – характеристика отличия частот в пользовательской и фоновой выборках с учетом дисперсии.

Для сравнения в таблице 4 представлены результаты, полученные без применения коррекции p-value. Для вычисления Score, в отличие от предыдущей таблицы, используется оригинальная частота пары сайтов F, которая сравнивается с Fe. Частота F не скорректирована, то есть не учитывает перепредставленность фиксированной матрицы V$AP1_Q6_02 в пользовательской выборке. Этот режим оценивает различие представленности данной пары по отношению к фоновой выборке.

В обоих случаях зафиксирована весовая матрица V$VJUN_01. Анализ проводился на данных JUN ChIP из библиотеки Proteome. Коррекция P-значения включена, так как JUN ChIP области перенасыщены сайтами матрицы V$VJUN_01.

Выбор размера окна для анализа

Какой-либо стратегии выбора размера окна нет: пользователь может самостоятельно решить, какое окно использовать. По умолчанию используется окно win = 200 нуклеотидов. Тесты показали, что нет прямой зависимости расстояния между сайтами в паре и качеством распознанных результатов. Для исследования этого вопроса рассматривалась пара матриц Ets/AML на промоторах и в межгенных областях разной длины (1 000, 2 000, 11 000 нуклеотидов для каждого вида данных). Результаты показали случайное распределение расстояния между сайтами в паре.

Выбор пороговых значений для весовых матриц

Точный подбор пороговых значений для весовых матриц, возможно, имеет некоторое положи- тельное влияние на результат. Иными словами, некоторые пороговые значения лучше подходят для распознавания пар сайтов связывания.

Авторы предлагают использовать профиль vertebrate_non_redundant_minFN.prf, который минимизирует ошибку исключения верных результатов. Такой статистики достаточно для большинства весовых матриц. Если пользователь хочет использовать другой профиль, фоновая статистика также должна быть пересчитана с помощью алгоритма, представленного далее. Алгоритм получения фоновой статистики тоже встроен в разработанное авторами java-приложение.

Очевидно, что для некоторых матриц можно получить очень мало распознанных результатов, поэтому пользователю следует использовать достаточно большие наборы последовательностей, чтобы получить статистику по таким весовым матрицам.

Выбор фонового набора последовательностей

Количество сайтов в разных наборах после- довательностей различно для разных матриц. Некоторые сайты перепредставлены во всех регуля- торных областях, другие сайты равномерно распределены между промоторами и межгенными участками. Предлагаем использовать промоторные регионы в качестве фонового набора последовательностей. Таким образом, фиксируется область применения описываемого алгоритма только для регуляторных регионов, что хорошо соотносится с задачей распознавания регуляторных модулей. В то же время пользователь не ограничен каким-либо набором последовательностей и может выбрать любые данные для расчета фоновой статистики.

Получение файла фоновой статистики

Для получения корректного файла фоновой статистики требуется большое количество фоновых данных. Для расчета фоновой статистики требуется не менее 200 групп последовательностей с суммарной длиной 50 000 нуклеотидов в каждой группе. Файл фоновой статистики содержит три набора данных: частота встречаемости распознанных сайтов связывания, частота встречаемости и стандартное отклонение пар распознанных сайтов связывания для каждой пары весовых матриц. Обозначим группы последовательностей Gi, количество групп gCount, количество последовательностей в одной группе seq_in_group.

1.     Разделим исходный набор на группы по seq_in_group последовательностей в каждой. Если в последнюю группу попало меньше, чем seq_in_group последовательностей, исключаем ее из дальнейших вычислений.

2.     Для каждой группы Gi проводим поиск пар Pik,l (рассматриваются все направления матриц, все обходы последовательностей, а также позиции матриц в парах MkMl и MlMk).

3.     Вычисляем частоты встречаемости распознанных сайтов связывания, частоты встречаемости и стандартные отклонения пар распознанных сайтов связывания.

4.     Сохраняем статистику в файл в соответствии с форматом.

· Частота встречаемости сайтов связывания SF(Mk):  

  где Lk – длина матрицы; Mk, Nik – количество сай- тов связывания, распознанных матрицей Mk в группе Gi.

· Частота встречаемости пар сайтов связывания PF(Mk, Ml):

· Стандартное отклонение пар сайтов связывания PSD(Mk, Ml):

 

Comatch можно запускать в двух режимах: в стандартном и с коррекцией P-значения. В зависимости от этого пользователь получит разные P-значения и FDR. Пользователь сам решает, какой режим использовать. Авторы рекомендуют включать коррекцию P-значения в ситуациях, когда входной набор последовательностей сильно обогащен сайтами исследуемой фиксированной весовой матрицы. В этом случае исключается зависимость P-значения от перепредставленности фиксированной матрицы и можно утверждать, что получены значимые результаты для пар с P-значением до 0,05.

В ином случае (без использования коррекции P-значения) в результатах отразится общая перепредставленность каждой конкретной пары сайтов связывания по сравнению с другими парами в фоновой статистике. Имеет смысл использовать этот режим, если входные данные не перенасыщены сайтами фиксированной весовой матрицы.

В результате разработана программа, которая проводит поиск перепредставленных пар сайтов связывания в наборе последовательностей, причем одна из весовых матриц в паре фиксированная. Результатом ее работы является файл, в котором для каждой пары содержатся P-значения и значения FDR.

FDR определяет процент ложных результатов из тех результатов, которые имеют меньший или такой же FDR.

Результаты тестов (в том числе приведенного примера) показали, что разработанный алгоритм верно предсказывает пары вероятных сайтов связывания, активируемых совместно, находит значимые статистические различия по сравнению с фоновыми значениями.

Работа выполнена по заказу компании Biobase GmbH с использованием БД Transfac.

Литература

1.     Schattner P1. Genomics made easier: an introductory tutorial to genome datamining. Genomics, 2009, vol. 93, no. 3, pp. 187–95.

2.     Hannenhalli S1. Eukaryotic transcription factor binding sites--modeling and integrative search methods. Bioinformatics, 2008, vol. 24, no. 11, pp. 1325–1331.

3.     Liu D., Xiong X., DasGupta B., Zhang H. Motif discoveries in unaligned molecular sequences using self-organizing neural network. IEEE Transactions on Neural Networks, 2006, vol. 17, pp. 919–928.

4.     Down T.A., Hubbard T.J.P. NestedMICA: sensitive inference of over-represented motifs in nucleic acid sequence. Nucleic Acids Research, 2005, vol. 33, pp. 1445–1453.

5.     Djordjevic M., Sengupta A.M., and Shraiman B.I. A biophysical approach to transcription factor binding site discovery. Genome Res., 2003, vol. 13, no. 11, pp. 2381–2390.

6.     Liang S. cWINNOWER algorithm for finding fuzzy DNA motifs. IEEE Computer Society Bioinformatics Conf., 2003, pp. 260–265.

7.     Kel A.E., Gobling E., Reuter I., Cheremushkin E., Kel-Margoulis O.V. and Wingender E. MATCH: a tool for searching transcription factor binding sites in DNA sequences. Nucleic Acids Research, 2003, vol. 31, no. 13, pp. 3576–3579.

8.     Carmack C.S., McCue L.A., Newberg L.A., Lawrence C.E. PhyloScan: identification of transcription factor binding sites using cross-species evidence. Algorithms for Molecular Biology, 2007, vol. 2, p. 1.

9.     Modan K. Das and Ho-Kwok Dai. A survey of DNA motif finding algorithms. BMC Bioinformatics, 2007, vol. 8 (suppl 7), p. 21.

10.  Zhou Q., Liu J.S. Modeling within-motif dependence for transcription factor binding site predictions. Bioinformatics, 2004, vol. 20, no. 6, pp. 909–916.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=4117
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (8.31Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.24Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2016 год. [ на стр. 101-107 ]

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: