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Seminarvortrag ZOOM - Zillions of Oligos Mapped

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Seminarvortrag ZOOM - Zillions of Oligos Mapped

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Presentation Transcript

    1. Seminarvortrag ZOOM! - Zillions of Oligos Mapped von Konstantin Postlep und Andreas Moritz

    2. Index Grundlagen DNA-Sequenzierung Genom Sequenzierungsmethoden Mapping ZOOM! Seeds , Space Seeds , Multiple Space Seeds Designing Spaced Seeds Komplexitt , Hash Tables Ergebnisse und Effizienz Resultate Effizienzvergleich

    3. DNA-Sequenz - Nukleotidsequenz - Bei der DNA ist das eine Sequenz aus den Basen : Adenin , Guanin , Thymin , Cytosin , abgekrzt als A G T C

    4. DNA-Sequenz - Nukleotidsequenz - Bei der DNA ist das eine Sequenz aus den Basen : Adenin , Guanin , Thymin , Cytosin , abgekrzt als A G T C DNA-Sequenzierung - Die Bestimmung der DNA-Sequenz - Mitte der 70er Jahre Biochemische Verfahren zur Sequenzierung entwickelt - Technische Beschrnkungen ? Jede Sequenzierreaktion ermglicht nur das Ablesen eines kleinen DNA-Abschnittes mit unter 1000 Basenpaaren ? read

    5. Genom - Erbgut eines Lebewesens - Alle vererbbaren Informationen - Diese Informationen stecken in der Basensequenz der DNA

    6. Genom - Erbgut eines Lebewesens - Alle vererbbaren Informationen - Diese Informationen stecken in der Basensequenz der DNA Sequenzierte Organismen - Organismen, dessen DNA-Sequenz des Genoms vollstndig entschlsselt wurde. - ein Grossteil der bisher sequenzierten Genome sind die von bakteriellen Mikroorganismen (aufgrund der Genomgre) - Humangenomprojekt ? Entschlsselung des menschlichen Genoms. Es enthlt 3Milliarden Basenpaare - Begonnen 1990 , Beendet 2004

    8. Mapping - Vergleich der Sequenzierten DNA mit einem Referenz-Genom, um Rckschlsse gewinnen zu knnen - Alte Mapping-Methoden : Z.B. BLAST,RMAP - Errors sind beim Mapping-Prozess einzuplanen, aufgrund von Sequenzierungs-Fehlern und Variationen zum Referenz-Genom Formalisierung des Problems Eine Menge R an reads ist gegeben. Fr jedes Read r aus der Menge R finde die Zielregionen auf dem ReferenzGenom G, so das fr jede Zielregon t maximal k Fehler zischen r und der Zielregion t liegen.

    9. Seeds und Spaced Seeds - Seeds : Folgen von bereinstimmenden Zeichen an den Sequenzpositionen. - Der Vergleich jeder einzelnen Position ist zu Zeitaufwendig ? Idee der Spaced Seeds - Spaced Seeds nutzen keine aneinanderhngende Sequenz von Buchstaben, die wichtigen Positionen wo ein Match ntig ist, werden mit einer 1 gekennzeichnet, die unwichtigen mit einer 0. - Die Gewichtung des Seed ist die Anzahl der 1en . - 001100011 wre ein Spaced Seed mit weight 4 und der Lnge 9 Beispiel

    10. Vorteil Spaced Seeds - Selektivitt : Hhere Seed-Gewichtung ? weniger Matches - Sensitivitt : Qualitt der Suche. Nicht alle bereinstimmungen knnen von einem Seed gefunden werden. Im letzten Beispiel z.B. htte das Seed 11111111111 die bereinstimmung nicht entdeckt - Ein normales Seed 111111 findet dieselbe bereinstimmung mehrmals (ein Feld nach Rechts verschoben isdt die wahrscheinlichkeit sehr gross). - Spaced Seeds sind unabhngiger und produzieren so nicht soviele doppelte Treffer ? Geschwindigkeitsverbesserung. Beispiel

    11. Multiple Space Seeds - Jedes Seed kann bereinstimmungen bersehen - Unterschiedliche Seeds verfehlen unterschiedliche bereinstimmungen - Das gleichzeitige Verwenden von mehreren, unterschiedlichen Spaced Seeds kann die Trefferrate verbessern. - Dabei wird eine gute Abstimmung zwischen den verschiedenen Seeds bentigt, um den Vorgang zu optimieren.

    12. ZOOM ! - Zoom verwendet verschiedene Spaced Seeds - Jedes genutzte Spaced Seed wird auf die Lnge des Reads erweitert, so dass es auch durch seine Position am Read definiert ist. - 000111010110000 wre z.B. das Seed 11101011 an der 4. Stelle des Reads mit der Lnge 15 - Durch ein optimales Design dieser Spaced Seeds kann eine minimal ntige Anzahl Seeds gefunden werden, die ausreicht, um 100% Sensitivitt zu erreichen - Jedes Spaced Seed wird so nur einmalig genutzt um den Read zu indexen. - m und k gegeben, designe eine minimale Anzahl an Spaced Seeds mit weight w , so dass wir 100% Sensitivitt fr alle (m,k) Regionen finden

    13. Ein Beispiel - Diese 4 Designten Spaced Seeds mit Weight 13 knnen bei 2 erlaubten Fehlern 100% Sensitivitt bei Reads der Lnge 33 gewhrleisten. - Bei grsserer Read-Lnge mssen mehr Fehler erlaubt werden, z.B. 4 Fehler bei lnge 50. - Wieviele Spaced Seeds bei bestimmter Gewichtung und Read Lnge bentigt werden bei 2 Fehlern fr 100% Sensitivtt in 2. Grafik

    14. Hash Tables

    15. Hash Tables

    16. Hash Tables - Die Designed Spaced Seeds werden genutzt, um Input Reads in Hash Tables zu platzieren - Reads mit gleicher Base an allen 1-Positionen des Seeds in einer Zeile der Hash Table - Hash Key kommt von den Nucleotid-Buchstaben AGCT - in unserem Beispiel wre das CATA fr die erste Zeile. - Beim Mapping-Prozess wird jeder generierte Hash Key mit dem Eintrag verglichen und jeder dort vorhandene Read berprft

    17. Komplexitt ohne hash tables : ? O ( n * ( 4^w + N )) mit hash tables : ? O ( 4^w + n*N ))

    18. Ein paar Resultate Effizienzvergleich: - ZOOM bietet 100% Sensitivitt bei maximal 2 Missmatches. - Fr den BAC Datensatz bentigte Mapping-Zeit in obiger Tabelle

    19. Seed-weight und Effizienz - Man sieht, dass hher gewichtete Seeds lnger brauchen, um die Hash tables zu erstellen, dafr insgesamt weniger Zeit bei einem grossen Referenz-Genom bentigen. - Ausserdem wird mehr Speicher bentigt.

    20. Resume - Die heutigen Sequenzierungsmethoden erfordern ein schnelles Mappen von kleinen DNA-Bruchstcken (reads) zu einem Referenz-Genom. - Zoom ist eine Erweiterung der Multiple Space Seeds auf Seeds, die an verschiedenen Positionen des Read designed werden. - Dies hat die Anzahl der Indexe von jedem Read gesenkt, die ntig sind, 100% Sensitivitt zu erreichen. - Dadurch wurde sowohl die Geschwindigkeit, als auch der Speicher-Gebrauch drastisch gesenkt. - Zoom ermglicht so, den grossen Berg an sequenzierter, zu mappender DNA in krzerer Zeit zu bewltigen.

    21. Vielen DANK fr ihre Aufmerksamkeit !! Verwendete Quellen : http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/16/DNA_orbit_animated.gif http://www.bioinformaticssolutions.com/products/ph/approach.php http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:DNA-Sequencers_from_Flickr_57080968.jpg&filetimestamp=20070111154214 http://www2.in.tu-clausthal.de/~hammer/lectures/biosem08/Lin.pdf

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