SST - Sequence Search Tree weitere Form der Ähnlichkeitssuche Franziska Brosy Seminar - Fortgeschrittene algorithmische Bioinformatik

SST – Sequence Search Tree Themenübersicht I weitere Form der Ähnlichkeitssuche Idee von SST Grundlagen L1–Abstand k-means Clustering TSVQ – Tree-Structured Vector Quantization 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

SST – Sequence Search Tree Themenübersicht II SST–Algorithmus Komplexitätsziel Konstruktion des Indexbaumes Suchphase Testergebnis, Performanz Fazit 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

SST – Sequence Search Tree Ähnlichkeitssuche Ähnlichkeit 2er Strings per Scoringfunktion Näherung: Welche Sequenzen haben wahrscheinlich einen hohen Ähnlichkeitsscore? BLAST & Co. heuristische Algorithmen zum lokalen Alignment BLAT schnell bei sehr ähnlichen Sequenzen Wie gut ist das Ergebnis? Charakterisierung durch Precision, Recall Schwellwerte zum Steuern des Precision-Recall- Verhältnisses 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

weitere Form der Ähnlichkeitssuche aber SST = nur Suche, kein Alignment neu: statt Seeds, Seedverlängerung jetzt Bilden von Sequenzclustern, Erstellen tree-structured Index, Finden ähnliche Sequenzen in einem Cluster Verwendung: large-scale sequencing, Filtermethode (True Negatives) 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

4. SST–Algorithmus 1. weitere Form der Ähnlichkeitssuche 2. Idee von SST 3. Grundlagen L1–Abstand, k-means Clustering, TSVQ 4. SST–Algorithmus Komplexitätsziel, Baumkonstruktion, Suchphase 5. Testergebnis, Performanz 6. Fazit

SST – Sequence Search Tree SST – die Idee SST-Algorithmus durchsucht eine Datenbank (DNA-Sequenzen) nach near-exact Matches Datenbank, Anfrage in Fenster fester Länge W Fenster als 4k-dimensionale Vektoren tree-structured Index über alle Fenster suchen mit Hilfe des ts Index nach den nächsten Nachbarn der Anfragefenster 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

4. SST–Algorithmus 1. weitere Form der Ähnlichkeitssuche 2. Idee von SST 3. Grundlagen L1–Abstand, k-means Clustering, TSVQ 4. SST–Algorithmus Komplexitätsziel, Baumkonstruktion, Suchphase 5. Testergebnis, Performanz 6. Fazit

L1-Abstand (Manhattan-Abstand) Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei Objekten hier: Objekte sind Vektoren V (später) 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

SST – Sequence Search Tree k-means Clustering hard clustering Algorithmus Cluster-Bildung anhand des Zentrums der Mehrheit seiner Komponenten (Vektoren) zufällig gewählte Zentren, dann redefinieren Initalcluster, Iterationen 1) Vektor  Cluster, 2) Neuberechnung der Centroide Zentrum = Centroid = mean  15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

k-means Cluster mit L1-Abstand Zuordnung Vektoren zu Cluster: L1-Abstand untere Schranke für Editabstand! (Ukkonen) L1(S,Q)  edit(S,Q) mit L1(S,Q) = d ges.: Sequenz Sq, geg.: Anfragesequenz Q L1(Sq,Q) > d  edit(Sq,Q) > d  Sq verwerfen Suche im Editabstand-Raum auf Suche im L1-Abstand-Raum approximierbar 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

k-means Clustering am Beispiel 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

SST – Sequence Search Tree TSVQ I Tree-Structured Vector Quantization Algorithmus zum Erstellen des ts Index sortiert (Sequenzen) topologisch, rekursiv hier: unter Verwendung k-means, L1-Abstand 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

SST – Sequence Search Tree TSVQ II Art Nächste-Nachbarn-Suchalgorithmus innere Knoten = Centroide Kanten = Teilung in 2 Cluster Blätter = NN zum Eingabevektor (Anfrage) binärer Baum: binäre Tests an jedem Knoten kann NN in finden, 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

1. weitere Form der Ähnlichkeitssuche 2. Idee von SST 3. Grundlagen L1–Abstand, k-means Clustering, TSVQ 4. SST–Algorithmus Komplexitätsziel, Baumkonstruktion, Suchphase 5. Testergebnis, Performanz 6. Fazit

SST – Sequence Search Tree Komplexitätsziel n – Größe der Datenbank m – Länge der Anfragesequenz AVG Konstruktion Index: AVG Suche des Index: k-means nicht immer Baumtiefe nicht immer 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

Konstruktion Indexbaum 3 Schritte, einmalig pro Datenbank (DB) 1) DB-Partionierung mit Sliding Windows 2) Abbilden der Fenster im Vektorraum 3) Bilden tree-structured Index für DB-Fenster anschließend: Suchphase 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

DB-Partionierung mit Sliding Windows alle DB-Sequenzen in überlappende Fenster feste Fensterlänge W typische Werte 25  W  1000 Überlappung durch Parameter  typische Werte 5    W/2 Fensterposition Start: Ende: 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

DB-Partionierung am Beispiel Fensterlänge W = 6 Überlappungen  = 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 j Start Ende 0 0 5 1 2 7 2 4 9 A A C C G G T T A C G T A C G T 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

Abbilden der Fenster im Vektorraum I pro Fenster/Sequenz ein Vektor mit: #Vorkommen jedes k-Tupels in der Sequenz zuerst Wahl Tupelgröße k (meist 2  k  10) DNA, 4 Elemente  4k Nukleotidentupel Vektordimensionen 4k 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

Abbilden der Fenster im Vektorraum II Integerwert für alle k-Tupel 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

tree-structured Index für die DB-Fenster jetzt nur noch: Finden nächste Nachbarn im Vektorraum dazu: Konstruktion ts Index im Vektorraum indem: rekursive binäre Partionierung mittels: k-means Clustering, TSVQ folglich: nächste Nachbarn als Set im Blatt WENN: Baum balanciert, k-means O(n) DANN: AVG Komplexität Baumkonstruktion O(n*log(n)) , n = Größe der DB 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

tree-structured Index für die DB-Fenster jetzt nur noch: Finden nächste Nachbarn im Vektorraum dazu: Konstruktion ts Index im Vektorraum indem: rekursive binäre Partionierung mittels: k-means Clustering, TSVQ folglich: nächste Nachbarn als Set im Blatt WENN: Baum balanciert, k-means O(n) DANN: AVG Komplexität Baumkonstruktion O(n*log(n)) , n = Größe der DB 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

tree-structured Index für die DB-Fenster jetzt nur noch: Finden nächste Nachbarn im Vektorraum dazu: Konstruktion ts Index im Vektorraum indem: rekursive binäre Partionierung mittels: k-means Clustering, TSVQ folglich: nächste Nachbarn als Set im Blatt WENN: Baum balanciert, k-means O(n) DANN: AVG Komplexität Baumkonstruktion O(n*log(n)) , n = Größe der DB 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

SST – Sequence Search Tree Suchphase Anfrage in Fenster zerlegen, Vektoren berechnen Suche über ts Index (Baum binär) Beginn bei root innere Knoten, root: je 2 Verzweigungen Wahl: Zweig, dessen Centroid geringeren Abstand vom Anfragevektor hat solange bis Blatt erreicht Vektoren im Blatt = potentielles Ergebnis für die Anfrage 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

1. weitere Form der Ähnlichkeitssuche 2. Idee von SST 3. Grundlagen L1–Abstand, k-means Clustering, TSVQ 4. SST–Algorithmus Komplexitätsziel, Baumkonstruktion, Suchphase 5. Testergebnis, Performanz 6. Fazit

SST – Sequence Search Tree Testergebnis am Bsp.: Finden von Überlappungen bei Shotgun Assembling (1.5 MBasen) nahezu 100%ige Spezifität bei günstigen k, W, T (T - tolerierter Abstand (I,D,R))  keine Aussage über FN, Sensitivität?? 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

SST – Sequence Search Tree Performanz Vergleich mit BLAST am Bsp. mit 120 000 Sequenzen nach Statistik: SST 9.3 bis 27 mal schneller als BLAST verschieden Werte: je nach Anfragefenster, Überlappungen/Nichtüberlappungen ohne Aussage über Konfiguration von BLAST BLAST = Suche + Alignment, SST = nur Suche 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree

1. weitere Form der Ähnlichkeitssuche 2. Idee von SST 3. Grundlagen L1–Abstand, k-means Clustering, TSVQ 4. SST–Algorithmus Komplexitätsziel, Baumkonstruktion, Suchphase 5. Testergebnis, Performanz 6. Fazit

SST – Sequence Search Tree Fazit SST findet recht viele nächste Nachbarn zu einer Anfragesequenz gutes Herausfiltern von TN Sequenzen nahe an Clustergrenze evtl. FN FN ‘vermutlich‘ gering (Verwendung k-means), somit ‘geringe‘ Einbußen bei Sensitivität schnelle Suche, bei günstiger Konfiguration evtl. sogar in kein Alignment 15.07.2005 SST – Sequence Search Tree