Sekwencjonowanie DNA

Transkrypt

1 BIOINFORMATYKA edycja 2016 / 2017 wykład 7 Sekwencjonowanie DNA dr Jacek Śmietański jacek.smietanski@ii.uj.edu.pl

2 Plan wykładu 1. Techniki sekwencjonowania 2. Problemy bioinformatyczne 3. Szkic algorytmów składania sekwencji 4. Przechowywanie danych slajd 2

3 Techniki sekwencjonowania slajd 3

4 Materiał genetyczny Źródło: slajd 4

5 Rozwój metod sekwencjonowania 1977 Sanger, metoda syntezy i DD-terminacji DNA; 1977 Maxam i Gilbert, metoda chemicznej degradacji; 1981 Sanger, Shotgun (hierarchiczny); 1987 automatyzacja procesu; 1995 Venter, Shotgun całego genomu; 2005 sekwencjonowanie nowej generacji; 2014 trzecia generacja slajd 5

6 Proces sekwencjonowania 1. Zwielokrotnienie (amplifikacja) badanej próbki 2. Reakcje chemiczne pozwalające na wyznakowanie poszczególnych nukleotydów 3. Rozdział na żelu (elektroforeza) lub odczyt czytnikiem fluorescencji slajd 6

7 Odczytywanie sekwencji elektroforeza slajd 7

8 Odczytywanie sekwencji znakowanie fluorescencyjne Fluorescent dyes ( ) capillary electrophoresis computer screen Genomes, 2nd Edition slajd 8

9 Odczytywanie sekwencji detekcja sygnału slajd 9

10 Shotgun namnożone fragmenty DNA są losowo dzielone na mniejsze odcinki, każdy z nich sekwencjonowany jest oddzielnie slajd 10

11 Shotgun poszczególne fragmenty częściowo zachodzą na siebie, co umożliwia odtworzenie pełnej sekwencji slajd 11

12 Sekwencjonowanie całego genomu czy to jest możliwe? rok liczba zmapowanych genów przewidywany czas potrzebny do zsekwencjonowania całego genomu niemożliwe ~4 mln lat ~1000 lat 2000 ~25000 wersja robocza 2005 ~30000 nowa wersja robocza ,784 / 30,384 wyzwanie $1000 genome Źródło: slajd 12

13 Sekwencjonowanie całego genomu podejścia Human Genome Project Genome race slajd 13 Celera Genomics (C.Venter)

14 Nowe techniki sekwencjonowania (next generation sequencing) 1. Technika 454 pirosekwencjonowanie (na matrycy badanej nici syntetyzowana jest druga nić, co powoduje emisję kwantów światła) 2. ION Torrent mierzona jest zmiana ph wywołana wbudowaniem nukleotydu 3. Illumina (Solexa) sekwencjonowanie w oparciu o znakowane nukleotydy slajd 14

15 Wyzwanie $1000 Projekt Sekwencjonowania Genomu Ludzkiego (HGP) kosztował 3 mld $ Czy można go zmniejszyć do 1 tys $? Wyzwanie zostało zrealizowane w 2014 roku Illumina HiSeq X Ten System (koszt odczynników: $797, amortyzacja: $137, przygotowanie próbki: $55 $65) slajd 15

16 Najnowsze techniki Sekwencjonowanie pojedynczych cząsteczek DNA slajd 16

17 Techniki sekwencjonowania porównanie Wybrane charakterystyki metod sekwencjonowania genomów slajd 17

18 Porównanie (2) slajd 18

19 Prędkość sekwencjonowania slajd 19

20 Możliwości badanie zmienności genetycznej Projekt HapMap slajd 20

21 Projekt 100 genomów slajd 21

22 Możliwości medycyna personalizowana slajd 22

23 Możliwości medycyna personalizowana Określenie ryzyka zachorowania Określenie stopnia odporności Indywidualna strategia leczenia (oporność / wrażliwość na niektóre leki) HGMD Human Gene Mutation Database slajd 23

24 Problemy bioinformatyczne slajd 24

25 Etapy poznawania sekwencji Zbieranie odczytów Identyfikacja kontigów Łączenie kontigów (scaffold) Tworzenie konsensusu Kompletny chromosom Kompletny genom Etapy posekwencyjne - lokalizacja genów - przewidywanie funkcji - przechowywanie danych slajd 25

26 Składanie sekwencji idea slajd 26

27 Dlaczego to jest trudne? powtórzenia genom ludzki zawiera mnóstwo powtarzających się sekwencji, niektóre pojawiają się w genomie więcej niż razy. Przykładowo powtórzenie Alu ma długość 300 nukleotydów, pojawia się razy w ludzkim genomie. slajd 27

28 Dlaczego to jest trudne? przerwy niektórych fragmentów DNA nie da się zsekwencjonować. błędy w sekwencjonowaniu związane zarówno z ograniczeniami technologicznymi jak i z ludzkimi pomyłkami nieznana orientacja sekwencjonujemy DNA dwuniciowe; nie wiadomo, z której nici pochodzi dany odczyt slajd 28

29 Orientacja Fragment może pochodzić z dowolnego łańcucha CACGT ACGT ACTACG GTACT ACTGA CTGA CACGT -ACGT --CGTAGT -----AGTAC ACTGA CTGA jeśli odczyt pochodzi z drugiej nici, musimy składać sekwencję komplementarną czytaną od końca; ale tego, z której nici jest dany fragment, nie wiemy slajd 29

30 Powtórzenia Krótkie powtórzenia nie stanowią dużego problemu jeśli powtarzająca się sekwencja jest krótsza od długości analizowanego klonu, zapewne uda się właściwie dopasować końce sekwencji. Jednak powtórzenie dłuższe od długości odczytu może być błędnie złożone. a) zgubienie powtórzenia Źródło: Pop, M.; Salzberg, S.L.; Shumway, M.; Genome Sequence Assembly:Algorithms and Issues, 2002, IEEE Computer 35(7):47-54 slajd 30

31 Powtórzenia (2) b) zmiana kolejności A X A X B C X X slajd 31 C B X D X D

32 Powtórzenia (3) b) zmiana kolejności A X A X B D Y Y C C slajd 32 X X D B Y E Y E

33 Powtórzenia (4) c) odwrócone powtórzenia X X X X slajd 33

34 Błędy odczytu --ACCGT-----CGTGC TTAC-----TGCCGT TTACCGTGC --ACC-GT-----CAGTGC TTAC------TACC-GT TTACC-GTGC --ACCGT-----CGTGC TTAC-----TAC-GT TTACCGTGC błędna insercja błędna delecja błędny odczyt nukleotydu slajd 34

35 Ilustracja Problemy: - nieznana orientacja - błędy sekwencjonowania - niepełne pokrycie - powtórzenia slajd 35

36 Szkic algorytmów składania sekwencji slajd 36

37 Najkrótsze wspólne nadsłowo (SCS shortest common superstring) Definicja: Dany jest zbiór słów P = {s1, s2,..., sn} Najkrótszym wspólnym nadsłowem zbioru P nazywany słowo S, najkrótsze spośród spełniających warunek, że każde słowo si P jest podsłowem S Załóżmy dodatkowo, bez straty ogólności, że słowa z P, nie zawierają się w sobie. Przykład: P = {fabcc, efab, bccla}. Słowa bcclabccefabcc i efabccla są nadsłowami P. efabccla jest najkrótszym nadsłowem P. slajd 37

38 Złożoność problemu Problem jest NP-zupełny. Klasyczny algorytm dokładny: O(2k) czas, O(2k) pamięć (Held,Karp,1962 TSP). Zachłanny algorytm aproksymacyjny: 4-aproksymacja (Blumetal.,1991) 3,5-aproksymacja (Kaplan,Shafrir,2005) 2-aproksymacja? (hipoteza,blumetal.). Algorytm 2,5-aproksymacyjny (Breslaueretal.,1997+Kaplanetal.,2005). slajd 38

39 Jakość aproksymacji ρ-aproksymacja Algorytm A nazywamy ρ-aproksymacyjnym, jeśli dla dowolnych poprawnych danych wejściowych x, oraz Wartość ρ określa ile razy otrzymane rozwiązanie jest gorsze od optimum. W przypadku gdy algorytm zwraca rozwiązanie optymalne, ρ = 1. Jeżeli rozwiązanie może być dowolnie odległe od optimum, to wartość ρ jest nieskończonością. slajd 39

40 Algorytm zachłanny S {s1, s2,..., sk} while S > 1 do (si, sj ) para si, sj S maks. ov(si, sj ) u sklej (si, sj) S S \{si, sj} {u} Da się go zaimplementować w czasie O(n log Σ) (Tarhio, Ukkonen,1986), a nawet O(n + suf ), gdzie suf to czas konstrukcji tablicy sufiksowej (Kociumaka, 2010). slajd 40

41 Wady prostego podejścia bazującego na SCS - orientacja odczytów musi być znana - nie uwzględnia pokrycia - nie uwzględnia błędnych odczytów - zakłada kompletność sekwencji x x x x slajd 41

42 Rekonstrukcja Uwzględnia błędy odczytu i nieznaną orientację. Definicja: f jest przybliżonym podciągiem S na poziomie błędu ε, gdy ds(f, S) ε f gdzie: ds odległość mierzona jako stopień niedopasowania (np. dopasowanie: 0, niedopasowanie: 1, przerwa: 1) Zadanie: Znaleźć najkrótsze możliwe słowo S, takie że dla każdego f P: ( ( )) min d s ( f, S ), d s f, S ε f slajd 42

43 Przykład Wejście: P = {ATCAT, GTCG, CGAG, TACCA} ε = 0.25 Wyjście: ATCAT ATGAT CGAC -CGAG ----TACCA ACGATACGAC GTCG ds(cgag, ACGATACGAC) = 1 = Odległość akceptowalna dla ε = 0.25 slajd 43

44 Przykład (2) Uwzględniane są również przerwy w odczytach. AT-GA----ATCGATAGAC ds = 1 slajd 44

45 Konkluzja Ten model jednak nadal ma wady: uwzględnia błędy odczytu i nieznaną orientację, ale: - nie uwzględnia powtórzeń - nie modeluje pokrycia - zawsze generuje pojedynczy kontig (nie uwzględnia luk w sekwencji) slajd 45

46 Problem SCS dla sekwencjonowania Wejście: Zbiór słów nad alfabetem {A,C,G,T} Wyjście: Najkrótsze wspólne nadsłowo (poszukiwana sekwencja?) Przykład: {ACGTAC, CATAC, TACAT} -> TACATACGTAC Problem najkrótszego wspólnego nadsłowa (SCS) można sprowadzić do problemu komiwojażera (TSP). slajd 46

47 Konstrukcja grafu dla TSP (overlap-layout-consensus) Przykład: {ACGTAC, CATAC, TACAT} - wierzchołki grafu reprezentują odczyty (reads) -krawędzie grafu opisują nałożenia (overlaps) -wagi to długości nakładających się prefiksów/sufiksów ACGTAC CATAC 3 3 Szukamy ścieżki Hamiltona o największym koszcie. TACAT Rozwiązaniem TSP jest SCS. slajd 47

48 Podejścia bazujące na teorii grafów 1. Overlap-layout-consensus J.D. Kececioglu and E.W. Myers, Combinatorial Algorithms for DNA Sequence Assembly, Algorithmica, vol. 13, 1995, pp wierzchołki reprezentują odczyty krawędzie reprezentują nałożenia (overlaps) - Szukamy takiej ścieżki, na której każdy wierzchołek występuje przynajmniej raz 2. Eulerian path P.A. Pevzner, H. Tang, and M.S. Waterman, An Eulerian Path Approach to DNA Fragment Assembly, Proc. Nat l Academy of Science USA, vol. 98, no. 17, 2001, pp Krawędzie reprezentują odczyty. Szukamy ścieżki Eulera (ścieżki przechodzącej przez wszystkie krawędzie grafu). slajd 48

49 Grafy de Brujina k ustalony parametr Wierzchołki to (k-1)-krotki. Krawędzie to k-krotki. Zbiór k-krotek nazywamy k-spektrum. Znalezienie najkrótszego słowa dla danego k-spektrum jest równoważne rozwiązaniu problemu chińskiego listonosza (Chinesse Postman Problem) { AGC,ATC,ATT,CAG, CAT,GCA,TCA,TTC} TT TC CA GC slajd 49 AT AG

50 Problem chińskiego listonosza Dana jest sieć ulic oraz poczta. Aby listonosz dostarczył korespondencję musi przejść wzdłuż każdej ulicy co najmniej raz i powrócić do punktu wyjścia. Rozwiązaniem problemu jest cykl Eulera. Jeśli graf nie jest Eulerowski, odpowiednio go przekształcamy: { AGC,ATC,ATT,CAG,CAT, GCA,TCA,TTC} TT TC AT CA GC slajd 50 AG

51 Graf de Brujina ze spacerami Problem: znaleźć ścieżkę zawierającą wszystkie szlaki odczytów. slajd 51

52 Niedoskonałości algorytmu Wady podejścia opartego na grafach De Bruijna: - arbitralny podział na k-krotki; - algorytm wrażliwy na błędy w sekwencjonowaniu - nieefektywny pamięciowo (jeden wierzchołek na każdą k-krotkę) slajd 52

53 Kontigi Czasem nie jesteśmy w stanie połączyć wszystkich fragmentów w jedną ciągłą sekwencję.? Nie wiemy jak długi jest brakujący fragment sekwencji. slajd 53 Nie wiemy jak uporządkować te kontigi.

54 Łączenie kontigów slajd 54

55 Łączenie kontigów (2) Znajdujemy linki między unikalnymi kontigami. Łączymy je ze sobą. slajd 55

56 Łączenie kontigów (3) Pozostałe luki wypełniamy powtarzającymi się sekwencjami. slajd 56

57 Etapy składania genomów Some Terminology 1. read Find overlapping reads a long word that comes out of sequencer mate pair a pair of reads from two ends 2. Merge pairs of reads of thesome same good insert fragment into longer contigs contig a contiguous sequence formed by several overlapping reads with no gaps 3. Link contigs to form supercontigs supercontig an ordered and oriented set (scaffold) of contigs, usually by mate pairs 4. consensus Derive consensus sequence sequence derived from the sequene multiple alignment of reads in a contig slajd 57..ACGATTACAATAGGTT..

58 Pokrycie Średnia liczba odczytów zawierających dany fragment DNA (oczywiście, dla poszczególnych odcinków może być ona mniejsza lub większa). inaczej łączny rozmiar sekwencji poddanych analizie w porównaniu do długości całego genomu. Lander & Waterman (1988) dla idealnego projektu (bez trudnych obszarów) pokrycie 8x-10x jest wystarczające do skompletowania genomu. // sekwencjonowanie shotgun W metodach nowej generacji, gdzie odczyty są znacznie krótsze, stosuje się większe pokrycie (np. 50x-100x) slajd 58

59 Dokańczanie - zamknięcie przerw pomiędzy kontigami; - korekcja niepoprawnych dopasowań; - powtórne sekwencjonowanie obszarów o niskim pokryciu lub niskiej jakości Zwykle jest to najbardziej czasochłonny etap prac. slajd 59

60 Metoda bazująca na grafach De Brujina podsumowanie slajd 60

61 Sekwencjonowanie podsumowanie Wejście: Duża liczba (miliony) krótkich (po kilkadziesiąt znaków) odczytów. Problemy: - nieznana orientacja (bezpośredni odczyt lub komplementarna odwrócona sekwencja) - błędy w danych wejściowych (nieprawidłowa, brak lub nadmiarowa litera) - powtórzenia (pokrywające się odczyty pochodzące z różnych miejsc genomu) - luki (nie wszystkie fragmenty są sekwencjonowane) slajd 61

62 Sekwencjonowanie podsumowanie Metody: - algorytmy słowne - podejścia grafowe: - overlap-layout-consensus (szukamy ścieżki Hamiltona) - grafy de Brujina (szukamy ścieżki Eulera) Etapy: - identyfikacja kontigów - łączenie kontigów - tworzenie konsensusu slajd 62

63 Narzędzia TIGR Assembler, G.G. Sutton et al., TIGR Assembler: A New Tool for Assembling Large Shotgun Sequencing Projects, Genome Science and Technology, 1995, vol. 1, pp Phrap, P. Green, Phrap Documentation: Algorithms, Phred/Phrap/Consed System Home Page; (current June 2002). CAP3 Euler Velvet slajd 63

64 Przewidywanie genów slajd 64

65 Przechowywanie danych slajd 65

66 Zagadnienia - Przechowywanie danych - Transmisja danych - Kompresja danych slajd 66

67 Częsta praktyka Laboratoria nie przechowują danych z sekwencjonowania, ale zamrożone próbki genu. Bardziej opłaca się ponownie zsekwencjonować daną próbkę, niż przechowywać surowe dane. slajd 67

68 Przesyłanie danych przykład z życia Laboratorium poprosiło pracowników z działu IT o zestawienie połączenia sftp, po których chcieli przesłać dane sekwencyjne do współpracującego laboratorium. IT zamiast FTP wystawił aplikację webową zdolną przesyłać maksymalnie 1 plik jednocześnie (pojedynczy eksperyment zawierał ponad plików). Ostatecznie udało się uzyskać sftp. Łącze szybko się zapchało, ponieważ allokowano tylko 120 GB transferu (roczne potrzeby: 1-2 TB). slajd 68

69 Źródło: