Alignement de séquences biologiques Objectifs poursuivis



Yüklə 445 b.
tarix30.01.2018
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Alignement de séquences biologiques

  • Objectifs poursuivis

  • Alignement de séquences: généralités

  • Alignement de deux séquences

  • Recherche rapide de similarités dans les banques de séquences

  • Alignement de n séquences (alignement multiple)

  • Recherche de motifs dans les séquences


Objectifs poursuivis

  • Les alignements permettent de comparer des séquences biologiques. Cette comparaison est nécessaire dans différents types d’études :

    • Identification de gènes homologues
    • Recherche de contraintes fonctionnelles communes à un ensemble de gènes ou de protéines.
    • Prédiction de structure (ARN, protéine)
    • Prédiction de fonction
    • Étude des processus créateurs de variabilité entre les séquences.
    • Reconstitution des relations évolutives entre séquences.
    • Choix d'amorces PCR
    • Construction de contigs (séquençage)
    • ...


Analyse comparative des gènes de -actine de l'homme et de la carpe



Prédiction de structure d'ARN





Alignement: représentation

  • Les résidus (nucléotides, acides-aminés) sont superposés de façon à maximiser la similarité entre les séquences.

  • G T T A A G G C G – G G A A A

  • G T T – – – G C G A G G A C A

  • * * * * * * * * * *

  • Mutations :

    • Substitution (mismatch)
    • Insertion
    • Délétion
  • Insertions ou délétions : indels (gap).



Quel est le bon alignement ?

  • G T T A C G A G T T A C G A

  • G T T - G G A G T T G - G A

  • * * * * * * * * * *

          • OU
  • G T T A C - G A

  • G T T - - G G A

  • * * * * *

  • Pour le biologiste, généralement, le bon alignement est celui qui représente le scénario évolutif le plus probable

  • Autres choix possibles (exemple: erreurs de séquençage pour la construction de contigs)



Fonction de score de similarité

  • G T T A A G G C G – G G A A A

  • G T T – – – G C G A G G A C A

  • * * * * * * * * * *

  • Score =

  • Exemple:

      • identité = 1
      • mismatch = 0
      • gap = -1
    • Score = 10 - 4 = 6


Modèle d'évolution (ADN)

  • Transition: A <-> G T <-> C

  • Transversions : autres substitutions

  • p(transition) > p(transversion)

  • G T T A C G A G T T A C G A

  • G T T - G G A G T T G - G A

  • * * * * * * * * . * *



Matrice de substitution (ADN)

  • Gap = -1

  • G T T A C G A G T T A C G A

  • G T T - G G A G T T G - G A

  • 1 1 1 -1 0 1 1 1 1 1 .5 -1 1 1

  • score = 4 score = 4.5



Modèle d'évolution (protéines)

  • Code génétique

    • Asp (GAC, GAU)  Tyr (UAC, UAU) : 1 mutation
    • Asp (GAC, GAU)  Cys (UGC, UGU) : 2 mutations
    • Asp (GAC, GAU)  Trp (UGG) : 3 mutations
  • Propriétés physico-chimiques des acides-aminés (acidité, hydrophobicité, encombrement stérique, etc.)

  • Matrices de Dayhoff (PAM), BLOSUM: mesures des fréquences de substitutions dans des alignements de protéines homologues

    • PAM 60, PAM 120, PAM 250 (extrapolations à partir de PAM 15)
    • BLOSUM 80, BLOSUM 62, BLOSUM 40 (basé sur des alignements de blocs)


Matrice de substitution (protéines)

  • D (Asp) E(Glu) F(Phe) G(Gly) W(Trp)

  • M R D W - G F M R - D W G F

  • M R - W D G F M R W D - G F

  • * * * * * * * * * *

  • Substitutions multiples (exemple: D  E  D)



Pondération des gaps

  • TGATATCGCCA TGATATCGCCA

  • TGAT---TCCA TGAT-T--CCA

  • **** *** **** * ***

  • Gap de longueur k: Pénalités linéaires: w = o + e k

      • o : pénalité pour l'ouverture d'un gap
      • e : pénalité pour l'extension d'un gap


Pondération des gaps (plus réaliste)

  • Estimation des paramètres sur des alignements "vrais" (par exemple basés sur l'alignement de structures connues)

  • Gap de longueur k:

    • Pénalités logarithmiques: w = o + e log(k)
    • w = f(log(k), log(PAM), résidus, structure)
      • PAM: la probabilité d'un gap augmente avec la distance évolutive
      • Résidus, structure: la probabilité d'un gap est plus forte dans une boucle (hydrophile) que dans le cœur hydrophobe des protéines


Similarité globale, locale



Similarité, distance, homologie

  • Deux séquences sont homologues ssi elles ont un ancêtre commun

  • 30% d'identité entre deux protéines => homologie, sauf si

    • Fragment similaire court (< 100 aa)
    • Biais compositionnel (régions de faible complexité, par exemple riche en Pro, Ala)


Le nombre d'alignements

  • Waterman (1984) a donné la formule récursive permettant de calculer le nombre total d’alignements possibles entre deux séquences comportant m et n résidus :

  • D’autre part, Laquer (1978) a démontré que :

  • Le nombre total d’alignements possibles entre deux séquences de même longueur croît de façon exponentielle.



Algorithmes d'alignement de deux séquences

  • Algorithme: description d'une suite d'opérations pour atteindre un objectif

  • Calculer l'ensemble de tous les alignements possibles et garder celui de meilleur score

    • Trop long (nombre d'alignements = f(exp(L))
    • Pas efficace (on recalcule souvent les mêmes valeurs)
  • G T T A C G A G T T A C G A

  • G T T - G G A G T T G - G A

  • * * * * * *

  • Algorithme de programmation dynamique

    • Calcul de proche en proche de l'alignement optimal


Définition de la matrice de chemins

  • Les alignements peuvent être représentés sous la forme d’une trajectoire dans une matrice de chemins.

  • Pour chaque trajectoire on peut calculer un score et il faut donc trouver celle qui optimise ce score.

  • Soit deux séquences A et B de longueurs respectives m et n définissant une matrice de chemin S. Dans chaque case de cette matrice on va stocker S(i, j), le score optimum de la trajectoire permettant d’arriver à cette case.



Exemple de matrice de chemin



Construction récursive de la matrice

  • Soit la case de coordonnées (i, j). Quelle que soit la trajectoire retenue, elle passera forcément par l’une des trois cases la précédant, de coordonnées (i–1, j), (i–1, j–1), (i, j–1).

  • Supposons que l’on connaisse les scores optimums des trois cases précédentes, dans ce cas la valeur optimum du score dans la case (i, j) sera égale à :

  • Needleman et Wunsh, 1970



Bords de la matrice

  • Les cases situées sur le bord du haut ou le bord gauche de la matrice ne possèdent plus le total requis de trois cases précédentes.

  • Pour pallier ce problème on ajoute une ligne (0, j) et une colonne (i, 0) supplémentaires. Le balayage de la matrice ne se faisant plus qu’avec des indices ≥ 1 on ne rencontre plus de cases nécessitant un traitement particulier.



Bords de la matrice (suite)

  • La ligne et la colonne supplémentaires doivent être initialisées pour pouvoir construire la matrice.

  • Il existe plusieurs manières de faire selon la façon dont on veut comptabiliser les gains ou pertes d’éléments au niveau des extrémités.

  • En particulier, il faut savoir si on veut pénaliser ou non les éléments terminaux non appariés (ce que l’on appelle les extrémités flottantes).

  • - - - A T T C G T A T - - - T C G T

  • A T G A T T C G T A T G A T T C G T

  • * * * * * * * * * * * *



Bords de la matrice (fin)

  • Pénalisation des gaps terminaux

  • Pas de pénalisation des gaps terminaux











Alignement local (Smith-Waterman)

  • Initialisation des bords de la matrice de chemin à 0



Temps de calcul et occupation de la mémoire pour l'alignement de deux séquences de longueur n et m

  • Needleman-Wunsh

    • Temps: O(n m)
    • Espace mémoire: O(n m)
    • Amélioration: éliminer les chemins qui s'éloignent trop de la diagonale
  • Smith-Waterman

    • Temps: O(n m)
    • Espace mémoire: O(n m)
  • Amélioration de Smith-Waterman

    • Temps: O(n m)
    • Espace mémoire: O(n)


Dot Plot

  • Représentation graphique de régions d'identité ou de similarité entre deux séquences

  • Utilisation de fenêtres et de seuils pour réduire le bruit de fond

  • Visualisation des inversion, duplications, palindromes







Recherche rapide de similarités dans les banques de séquences

  • Comparaison d'une séquence à toute une banque de données de séquences, comparaisons entre deux banques …

  • Algorithmes exhaustifs (Smith-Waterman)

    • DAP, BLITZ, SSEARCH, …
  • Algorithmes basés sur des heuristiques

    • FASTA
  • 1 - recherche de ‘ k-tuplets ’ identiques

  • 2 - alignement global, ancré sur la région similaire

    • BLAST
  • 1 - recherche de ‘ mots ’ similaires

  • 2 - extension des blocs similaires



BLAST



Alignement par bloc ou alignement global : comparaison BLAST / FASTA



Stratégies de recherche de similarités: ADN ou protéine ?

  • Limites des recherches de similarité au niveau ADN

    • Alphabet réduit (4 lettres)
    • Dégénérescence du code génétique
  • Mais … tout n'est pas codant

    • régions régulatrices, ARN structuraux, ...


Différentes versions de BLAST adaptées à différents problèmes

  • blastp: protéine/protéine

  • blastn: ADN/ADN (utile pour non-codant)

  • blastx: ADN-traduit/protéine (utile pour séquences codantes non-identifiées; plus sensible que blastn)

  • tblastn: protéine/ADN-traduit (utile pour rechercher des homologues de gènes protéiques dans un génome non-entièrement annoté; plus sensible que blastn)



Choix de la matrice de substitutions

  • Différentes matrices de substitutions, adaptées à différentes distances évolutives

  • BLOSUM 62: convient pour une large gamme de distances évolutives

  • Combiner plusieurs matrices



Évaluation statistique de la similarité

  • Parmi les similarités qui ont été détectées, quelles sont celles qui reflètent des relations biologiquement importantes, quelles sont celles qui sont simplement dues au hasard ?

  • Distribution des scores d'alignements locaux optimaux entre séquences non homologues

  • Probabilité qu'une similarité de score S soit simplement due au hasard



Traitement du bruit de fond: filtres et masques

  • Similarités sans intérêt biologique

    • Séquences de faible complexité (protéines, ADN):
  • 40% des protéines ADN: microsatellites

  • 15% du total des résidus exemple: CACACACACACACACACA

  • Ala, Gly, Pro, Ser, Glu, Gln

  • logiciels de filtrage: SEG, XNU, DUST

  • RSPPR--KPQGPPQQEGNNPQGPPPPAGGNPQQPQAPPAGQPQGPP

  • . ::: : :: : : ::::: : :: :.: :: : :::::

  • QGPPRPGNQQCPPPQGG--PQGPPRP--GNQQRP--PPQGGPQGPP

    • Séquences abondantes
  • 3000 Immunoglobulines dans GenBank

  • 106 Alu, 105 L1 dans le génome humain

  • logiciels de masquage: XBLAST, RepeatMasker



Bilan: quelle approche adopter ?

  • algorithme

  • matrices de substitution, pondération des gaps

  • stratégie de recherche (nucléique, protéique)

  • traitement du bruit de fond

  • complétude des banques de données

  • 1 - logiciel rapide, paramètres par défaut

  • 2 - filtrage éventuel

  • 3 - changement des paramètres (matrices, W, k, etc.)

  • 4 - changement d'algorithme

  • 5 - répéter la recherche régulièrement



Alignement multiple: programmation dynamique

  • La généralisation de l’algorithme précédent au traitement simultané de plus de deux séquences est théoriquement possible mais inexploitable en pratique.

  • Pour un alignement de n séquences le nombre de chemins possibles pour chaque case est de 2n – 1.

  • On a une croissance exponentielle du temps de calcul et de l'espace mémoire requis en fonction du nombre de séquences.

  • Problème du choix d ’une fonction de score

    • Utilisation de méthodes heuristiques.


Alignement progressif

  • Approche consistant à construire itérativement l’alignement multiple en groupant des alignements de paires de séquences.

  • Ce genre de méthodes comporte trois étapes :

    • L’alignement des paires de séquences.
    • Le groupement des séquences.
    • Le groupement des alignements (alignement progressif).
  • CLUSTAL (Thompson et al., 1994), le programme d’alignements multiples le plus utilisé à l’heure actuelle utilise cette approche.





Pénalités initiales pour les gaps

  • CLUSTAL utilise une fonction de pénalité linéaire pour les gaps. De plus, les valeurs initiales de o et e sont corrigées en fonction de nombreux facteurs :

    • Le degré de similarité entre les séquences :
      • o %identité(A, B)
    • La longueur des séquences :
      • o log[min(m, n)]
    • La différence de longueur entre les deux séquences :
      • e 1.0 + log[n/m]
  • Ces pondérations sont prises en compte au moment de l’alignement des paires de séquences.



Pénalités en fonction de la position

  • CLUSTAL introduit également des pondérations qui sont dépendantes de la position des gaps.

    • Diminution de la pénalité à l’emplacement de gaps préexistants.
    • Augmentation de la pénalité au voisinage (8 résidus) de gaps préexistants.
    • Réduction de la pénalité au niveau de régions contenant des suites d’acides aminés hydrophiles (≥ 5 résidus).
    • Modification spécifiques en fonction des acides aminés présents (e.g., la pénalité est plus faible avec Gly, Asn, Pro).
  • Ces pondérations sont prises en compte au moment du groupement des alignements.



Alignement progressif: pas toujours optimal

  • Un seul des ces trois alignements est optimal



Global Alignments, Block alignments



Dialign Morgenstern et al. 1996 PNAS 93:12098

  • Search for similar blocks without gap

  • Select the best combination of consistent similar blocks (uniforms or not) : heuristic (Abdeddaim 1997)

  • Alignment anchored on blocks

  • Slower than progressive alignment, but better when sequences contain large indels

  • Do not try to align non-conserved regions



Local Multiple Alignments

  • MEME

  • MATCH-BOX

  • PIMA



Overview

  • ClustalW

  • Dialign

  • T-coffee

  • MEME



Éditeur d ’alignement multiple



Special cases

  • Alignment of coding DNA sequences

  • L F L F

  • CTT TTC CTT TTC

  • CTC --- --- CTC

  • L - - L

    • alignment of protein sequences
    • back-translation of the protein alignment into a DNA alignment
  • Alignment cDNA / genomic DNA: SIM4

  • Alignment protein / genomic DNA : GeneWise



Limits of pairwise comparison (BLAST, FASTA, ...)

  • Seq A CGRRLILFMLATCGECDTDSSE … HICCIKQCDVQDIIRVCC

  • :: : ::: :: : :

  • Insulin CGSHLVEALYLVCGERGFFYTP … EQCCTSICSLYQLENYCN

  • ::: : : : :: : :

  • Seq B YQSHLLIVLLAITLECFFSDRK … KRQWISIFDLQTLRPMTA

  • Pairwise comparison:

  • Insulin / Seq A : 25% identity

  • Insulin / Seq B : 25% identity



Insulin gene family: sequence alignment

  • B-chain A-chain

  • INSL4 Q14641 ELRGCGPRFGKHLLSYCPMPEKTFTTTPGG...[x]58 ....SGRHRFDPFCCEVICDDGTSVKLCT

  • INSL3 P51460 REKLCGHHFVRALVRVCGGPRWSTEA.......[x]51 ....AAATNPARYCCLSGCTQQDLLTLCPY

  • RLN1 P04808 VIKLCGRELVRAQIAICGMSTWS..........[x]109 ....PYVALFEKCCLIGCTKRSLAKYC

  • BBXA P26732 VHTYCGRHLARTLADLCWEAGVD..........[x]25 ........GIVDECCLRPCSVDVLLSYC

  • BBXB P26733 ARTYCGRHLADTLADLCF--GVE..........[x]23 ........GVVDECCFRPCTLDVLLSYCG

  • BBXC P26735 SQFYCGDFLARTMSILCWPDMP...........[x]25 ........GIVDECCYRPCTTDVLKLYCDKQI

  • BBXD P26736 GHIYCGRYLAYKMADLCWRAGFE..........[x]25 ........GIADECCLQPCTNDVLLSYC

  • LIRP P15131 VARYCGEKLSNALKLVCRGNYNTMF........[x]58 ........GVFDECCRKSCSISELQTYCGRR

  • MIP I P07223 RRGVCGSALADLVDFACSSSNQPAMV.......[x]29 ....QGTTNIVCECCMKPCTLSELRQYCP

  • MIP II P25289 PRGICGSNLAGFRAFICSNQNSPSMV.......[x]44 ....QRTTNLVCECCFNYCTPDVVRKYCY

  • MIP III P80090 PRGLCGSTLANMVQWLCSTYTTSSKV.......[x]30 ....ESRPSIVCECCFNQCTVQELLAYC

  • MIP V P31241 PRGICGSDLADLRAFICSRRNQPAMV.......[x]44 ....QRTTNLVCECCYNVCTVDVFYEYCY

  • MIP VII P91797 PRGLCGNRLARAHANLCFLLRNTYPDIFPR...[x]86 ..EVMAEPSLVCDCCYNECSVRKLATYC

  • ILP P22334 AEYLCGSTLADVLSFVCGNRGYNSQP.......[x]31 ........GLVEECCYNVCDYSQLESYCNPYS

  • INS P01308 NQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKT.....[x]35 ........GIVEQCCTSICSLYQLENYCN

  • IGF1 P01343 PETLCGAELVDALQFVCGDRGFYF.........[x]12 ........GIVDECCFRSCDLRRLEMYCAPLK

  • IGF2 P01344 SETLCGGELVDTLQFVCGDRGFYF.........[x]12 ........GIVEECCFRSCDLALLETYCATPA

  • *. .* ** * . *



Biomolecular Sequence Motif Descriptors

  • Exact word: e.g. EcoRI restriction site GAATTC

  • Consensus: e.g. TATA box: TATAWAWR

  • Regular expression: e.g. insulins PROSITE pattern

  • C-C-{P}-x(2-4)-C-[STDNEKPI]-x(3)-[LIVMFS]-x(3)-C

  • Weight matrix: position-specific weighting of substitutions

  • Generalised profiles (hidden markov models) : position-specific weighting of substitutions and indels



Example of weight matrix

  • Splice donnor sites of vertebrates: frequency (%) of the four bases at each position

  • log transformation  weight matrix

  • Base Position

  • -3 -2 -1 +1 +2 +3 +4 +5 +6

  • A 33 60 8 0 0 49 71 6 15

  • C 37 13 4 0 0 3 7 5 19

  • G 18 14 81 100 0 45 12 84 20

  • T 12 13 7 0 100 3 9 5 46

  • Cons. M A G G T R A G T



Searching for distantly related homologues in sequence databases

  • 1- search for homologues (e.g. BLAST)

  • 2- align homologues (e.g. CLUSTAL, MEME)

  • 3- compute a profile from the multiple alignment

  • 4- compare the profile to a sequence database (e.g. MAST, pfsearch)

  • pfsearch: http://www.isrec.isb-sib.ch/profile/profile.html

  • MEME/MAST: http://meme.sdsc.edu/meme/website/



PSI-BLAST

  • Position-Specific Iterated BLAST

    • 1- classical BLAST search
    • 2- compute a profile with significant BLAST hits
    • 3- BLAST search based on the profile
    • 4 -repeat steps 2-3 up to convergence
  • More sensitive than Smith-Waterman

  • 40 times faster



Comparison of a sequence to a database of protein motifs

  • Databases: PROSITE, PFAM, PRODOM, …, INTERPRO

  • Search tools:

    • ProfileScan : http://hits.isb-sib.ch/cgi-bin/PFSCAN



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