Promotor Prediction Programms (PPP)

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1 Promotor Prediction Programms (PPP)
Evolution eukaryontischer Promotorsequenzen Promotor Prediction Programms (PPP) Christian Ehrlich & Falko Krause

2 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Übersicht
Bilogischer Hintergrund Maschinenlernen Eponine Relevance Vector Machine FirstEF Quadratische Diskriminanzanalyse Vergleich von PPPs

3 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Der Promotor Ort: vor und nach der Transkriptionsstart- stelle (TSS) Merkmale: Transkriptionsfaktor-bindungsstellen (TFBS) z.B. TATA-Box CpG-Inseln TSS Initiator Sequenz

4 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Maschienenlernen Neuronale Netze (NN) Hidden Markov Modelle (HMM)

5 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Maschienenlernen Sampling Relevance Vector Machine (RVM) Quadratische Diskriminanz- analyse (QDA)

6 What can we learn from noncoding regions of similarity between regions
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Eponine What can we learn from noncoding regions of similarity between regions T.Down, T.J.P. Hubbard 2004 , BMC Bioinformatics

7 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Maschinenlernen Überwachtes Maschinenlernen annotierte Daten (Promoter Regionen, TSS, proteincodierende Bereiche) Modellerstellung aus diesen Daten automatische Daten Annotierung überwacht unüberwacht

8 Trainingset - Trainingsset nicht proteincodierend Human Maus BLAST-Z
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Trainingset H Chromosome 6 - Trainingsset nicht proteincodierend Human Maus BLAST-Z F i l t e r ab initio Gen-Suche codierend (annotiert) RepeatMasker + Trainingsset konserviert funktionell nicht proteincodierend M Genome

9 Relevance Vector Machine
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Relevance Vector Machine Bayes’sche automatische Relevanz Determination (ARD) für Modelle mit linearen Parametern (RVM 2000 M.E.Tipping M$) wenige Basis-Funktionen können von einem Generalisierten Linearem Modell (GLM) gelernt werden Basis-Funktionen können selbst gewählt werden (SVM nur Kernel Funktionen) Anzahl der Basis-Funktionen wird reduziert

10 Relevance Vector Maschine
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Relevance Vector Maschine + Trainingsset - Trainingsset PWM RVM Trainings Modell

11 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Sampling „Sequenzen in der Nähe der TATA-Box sind auch für Promotoren spezifisch“ generiere eine neue PWM aus einer vorhanden durch Veränderung der Gewichte (Dirichlet verteilt) generiere eine neue PWM durch weglassen der ersten oder letzten Spalte

12 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
EAS, EWS, cEWS Eponine Anchored Sequence (EAS) Anker Eponine Windowed Sequence (EWS) zufallige PWMs Convolved Eponine Windowed Sequence(C-EWS) PWM Gerüste

13 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
EWS – Ergebnisse TSS Datenbank H Chromosome 22 [-2k, TSS, +2k] Testset Seedwort Länge Hits dist. TSS ohne CpG Receiver Operating Characteristic curve

14 First Exon Finder (FirstEF)
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs First Exon Finder (FirstEF) Computational identification of promoters and first exon in the human genome Ramana V. Davuluri. Ivo Gross & Michael Q. Zhang Nature genetics, Volume 29, December 2001

15 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Motivation Gen Vorhersage erreicht ~90% Sensitivität Genscan FGENES MZEF Promoter Vorhersage erreicht ~50% Sensitivität PromoterInspector Eponine DragonPF \\|// (o o) oOOo~(_)~oOOo ||X|||\ /|||X|||\ /|||X|||\ /|||X|||\ /|||X |/ \|||X|||/ \|||X|||/ \|||X|||/ \|||X|||/ ' `-' `-' `-' `-' `-' `-' `-' `-' Genscan DragonPF

16 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Methoden Diskriminanzanalyse Idee: Klassifizierung eines Objektes anhand mind. einer Zufallsvariablen Voraussetzung: Günstig: Benötigt:

17 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Methoden Quadratische Diskriminanzanalyse (QDA) Idee: Klassifizierung eines Objektes anhand mind. einer Zufallsvariablen Voraussetzung: Günstig: Benötigt:

18 Algorithmen Design Suche nach Splice Donor Site (GT)
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Algorithmen Design Suche nach Splice Donor Site (GT) P(donor site | GT) > 0.4 Suche 1500bp/500bp up-/downstream nach GT nicht CpG CpG Fenster = Promotor Region Fenster = Promotor Region P(promotor | Fenster) > 0.4 P(promotor | Fenster) > 0.4 P(exon | alle) > 0.5 first-Exon gefunden

19 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Training QDF Training Probleme: Nicht viele GenBank Einträge beinhalten first-Exon Annotationen Idee: Sammele first-Exons und Promotoren durch Mapping von vollständige 5’ UTR’s auf Gensequenzen 2.139 first-Exons welche durch eine 500bp 5’ Region (Promotor) und 500bp 3’ Region (Intron) flankiert sind 61% teilweise codierend und 39% nicht cod.

20 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Training QDF Training Evaluation (sensitivity) (specificity) Vorhersage von CpG first-Exons ist sehr gut Vorhersage von nicht CpG first-Exons ist ok

21 FirstEF: 106/121~87% vorhergesagt (33/42~78% nicht-codierent)
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Evaluation Evaluation procedure GenBank UCSC Genes + Promoters (Chrom. 21/22) Chromosom 21/22 mit repeats & ohne repeats BLAT aliniere G. + P. mit Chromosom Sequenz 121annotierte first-Exons (42 nicht-codierent) FirstEF: 106/121~87% vorhergesagt (33/42~78% nicht-codierent)

22 Promoter prediction analysis on
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs PPPs Promoter prediction analysis on the whole human genome V.B.Bajic, S.L.Tan, Y.Suzuki, S.Sugano Nature biotechnology, Volume 22, Number 11, November 2004

23 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
Testset basiert auf experimental Daten (full-length oligo-capped’ cDNA) nicht bei allen PPPs möglich einige false negatives werden in kauf genommen Humanes Genom [-2000bp , TSS , +2000bp]

24 Funktion Name ANN CpG Insel C+G Gehalt TATA-Box Weitere Konzepte
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs Funktion Name ANN HMM CpG Insel C+G Gehalt TATA-Box Weitere Konzepte CpgProD only stat. regelbasiertes System Dragon GSF/PF X X X Eponine X RVM First EF X QDA MC Promoter X X pysikalische Eigenschaften NNPP X X INR + Abstand Promoter 2.0 X X

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26 PPPs im Vergleich – Gewinner?
Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs PPPs im Vergleich – Gewinner? PPPs haben oft schlechtere Ergebnisse geliefert als angegeben Eponine p.p.v.72,73% angegenen 66,97% erreicht FirstEF p.p.v 86 % angegeben 67,1% erreicht nicht CpG-Insel Promotoren werden schlecht erkannt höchste p.p.v. < 65% ( 2 Richtige 1 Falsche ) RepeatMasker verbessert oft das Ergebniss „Traue keiner Statistik die du nicht selbst gemacht hast“

27 Einführung Eponine FirstEF Vergleich von PPPs
PPPs in Kombiation Kombination von PPPs verbessert Ergebnisse Vorgehen: Scannen mit Fensterbreite von 2000bp Wahlverfahren: Regel 1: Fester k bekommt +Vorhersagen von s PPPs Regel 2: Fester k bekommt +Vorhersagen von s PPPs von einer festgelegten Untergruppe

28 Wie bekomme ich Promotor-Regionen ? Evaluierung von PPPs ?
Zusammenfassung Lerverfahren ? Relevance Vector Machine Quadratische Diskriminierungs Analyse Wie bekomme ich Promotor-Regionen ? Evaluierung von PPPs ? Verfahren Vergleichbarkeit Probleme der Promotor Vorhersage ?

29 ENDE Noch Fragen?

30 Literatur What can we learn from noncoding regions of similarity between regions, T.Down, T.J.P. Hubbard, Relevance Vector Machines for classifying points and regions in biological sequences, T.Down, T.J.P. Hubbard A Machine Learning Strategy to Identity Exonic Splice Enhancers in Human Protein-coding Sequence, T.Down, B.Leong, T.J.P. Hubbard Chapter 4. Learning from comparative genomics, The Relevance Vector Machine, M.Tipping Crouching Introns,Hidden Exons, B.Leong Promoter prediction analysis on the whole human genome, V.B.Bajic, S.L.Tan, Y.Suzuki, S.Sugano Computational identification of promoters and first exon in the human genome, R.V.Davuluri, I.Gross, M.Q.Zhang