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Verzotto, Davide (2011) Advanced Computational Methods for Massive Biological Sequence Analysis. [Tesi di dottorato]

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Documento PDF (Davide Verzotto - Ph.D. Thesis) - Altro
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Abstract (inglese)

With the advent of modern sequencing technologies massive amounts of biological data, from protein sequences to entire genomes, are becoming increasingly available.
This poses the need for the automatic analysis and classification of such a huge collection of data, in order to enhance knowledge in the Life Sciences.
Although many research efforts have been made to mathematically model this information, for example finding patterns and similarities among protein or genome sequences, these approaches often lack structures that address specific biological issues.

In this thesis, we present novel computational methods for three fundamental problems in molecular biology: the detection of remote evolutionary relationships among protein sequences, the identification of subtle biological signals in related genome or protein functional sites, and the phylogeny reconstruction by means of whole-genome comparisons.
The main contribution is given by a systematic analysis of patterns that may affect these tasks, leading to the design of practical and efficient new pattern discovery tools.
We thus introduce two advanced paradigms of pattern discovery and filtering based on the insight that functional and conserved biological motifs, or patterns, should lie in different sites of sequences.
This enables to carry out space-conscious approaches that avoid a multiple counting of the same patterns.

The first paradigm considered, namely irredundant common motifs, concerns the discovery of common patterns, for two sequences, that have occurrences not covered by other patterns, whose coverage is defined by means of specificity and extension.
The second paradigm, namely underlying motifs, concerns the filtering of patterns, from a given set, that have occurrences not overlapping other patterns with higher priority, where priority is defined by lexicographic properties of patterns on the boundary between pattern matching and statistical analysis.
We develop three practical methods directly based on these advanced paradigms.
Experimental results indicate that we are able to identify subtle similarities among biological sequences, using the same type of information only once.

In particular, we employ the irredundant common motifs and the statistics based on these patterns to solve the remote protein homology detection problem. Results show that our approach, called Irredundant Class, outperforms the state-of-the-art methods in a challenging benchmark for protein analysis.
Afterwards, we establish how to compare and filter a large number of complex motifs (e.g., degenerate motifs) obtained from modern motif discovery tools, in order to identify subtle signals in different biological contexts.
In this case we employ the notion of underlying motifs. Tests on large protein families indicate that we drastically reduce the number of motifs that scientists should manually inspect, further highlighting the actual functional motifs.
Finally, we combine the two proposed paradigms to allow the comparison of whole genomes, and thus the construction of a novel and practical distance function.
With our method, called Unic Subword Approach, we relate to each other the regions of two genome sequences by selecting conserved motifs during evolution.
Experimental results show that our approach achieves better performance than other state-of-the-art methods in the whole-genome phylogeny reconstruction of viruses, prokaryotes, and unicellular eukaryotes, further identifying the major clades of these organisms.

Abstract (italiano)

Con l'avvento delle moderne tecnologie di sequenziamento, massive quantità di dati biologici, da sequenze proteiche fino a interi genomi, sono disponibili per la ricerca.
Questo progresso richiede l'analisi e la classificazione automatica di tali collezioni di dati, al fine di migliorare la conoscenza nel campo delle Scienze della Vita.
Nonostante finora siano stati proposti molti approcci per modellare matematicamente le sequenze biologiche, ad esempio cercando pattern e similarità tra sequenze genomiche o proteiche, questi metodi spesso mancano di strutture in grado di indirizzare specifiche questioni biologiche.

In questa tesi, presentiamo nuovi metodi computazionali per tre problemi fondamentali della biologia molecolare: la scoperta di relazioni evolutive remote tra sequenze proteiche, l'individuazione di segnali biologici complessi in siti funzionali tra loro correlati, e la ricostruzione della filogenesi di un insieme di organismi, attraverso la comparazione di interi genomi.
Il principale contributo è dato dall'analisi sistematica dei pattern che possono interessare questi problemi, portando alla progettazione di nuovi strumenti computazionali efficaci ed efficienti.
Vengono introdotti così due paradigmi avanzati per la scoperta e il filtraggio di pattern, basati sull'osservazione che i motivi biologici funzionali, o pattern, sono localizzati in differenti regioni delle sequenze in esame.
Questa osservazione consente di realizzare approcci parsimoniosi in grado di evitare un conteggio multiplo degli stessi pattern.

Il primo paradigma considerato, ovvero irredundant common motifs, riguarda la scoperta di pattern comuni a coppie di sequenze che hanno occorrenze non coperte da altri pattern, la cui copertura è definita da una maggiore specificità e/o possibile estensione dei pattern.
Il secondo paradigma, ovvero underlying motifs, riguarda il filtraggio di pattern che hanno occorrenze non sovrapposte a quelle di altri pattern con maggiore priorità, dove la priorità è definita da proprietà lessicografiche dei pattern al confine tra pattern matching e analisi statistica.
Sono stati sviluppati tre metodi computazionali basati su questi paradigmi avanzati.
I risultati sperimentali indicano che i nostri metodi sono in grado di identificare le principali similitudini tra sequenze biologiche, utilizzando l'informazione presente in maniera non ridondante.

In particolare, impiegando gli irredundant common motifs e le statistiche basate su questi pattern risolviamo il problema della rilevazione di omologie remote tra proteine. I risultati evidenziano che il nostro approccio, chiamato Irredundant Class, ottiene ottime prestazioni su un benchmark impegnativo, e migliora i metodi allo stato dell'arte.
Inoltre, per individuare segnali biologici complessi utilizziamo la nozione di underlying motifs, definendo così alcune modalità per il confronto e il filtraggio di motivi degenerati ottenuti tramite moderni strumenti di pattern discovery.
Esperimenti su grandi famiglie proteiche dimostrano che il nostro metodo riduce drasticamente il numero di motivi che gli scienziati dovrebbero altrimenti ispezionare manualmente, mettendo in luce inoltre i motivi funzionali identificati in letteratura.
Infine, combinando i due paradigmi proposti presentiamo una nuova e pratica funzione di distanza tra interi genomi.
Con il nostro metodo, chiamato Unic Subword Approach, relazioniamo tra loro le diverse regioni di due sequenze genomiche, selezionando i motivi conservati durante l'evoluzione.
I risultati sperimentali evidenziano che il nostro approccio offre migliori prestazioni rispetto ad altri metodi allo stato dell'arte nella ricostruzione della filogenesi di organismi quali virus, procarioti ed eucarioti unicellulari, identificando inoltre le sottoclassi principali di queste specie.

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Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Comin, Matteo
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 24 > Scuole 24 > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE > SCIENZA E TECNOLOGIA DELL'INFORMAZIONE
Data di deposito della tesi:31 Gennaio 2012
Anno di Pubblicazione:31 Dicembre 2011
Parole chiave (italiano / inglese):computer science, bioinformatics, machine learning, pattern discovery, data mining, computational biology, information engineering, molecular biology, genome analysis, genomics, protein analysis, classification, phylogeny, irredundant, motif filtering, underlying, string, sequence analysis, combinatorics, kernel, statistics, suffix tree, massive sequences
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > INF/01 Informatica
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:4988
Depositato il:26 Ott 2012 13:55
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