Aufgrund von Fortschritten im Bereich der DNA-Sequenzierung hat die Anzahl verfügbarer Genome in den letzten Jahrzehnten rapide zugenommen. Tausende bereits heute zur Verfügung stehende Genome ermöglichen detaillierte vergleichende Analysen, welche für die Beantwortung relevanter Fragestellungen essentiell sind. Dies betrifft die Assoziation von Genotyp und Phänotyp, die Erforschung der Besonderheiten komplexer Proteine und die Weiterentwicklung medizinischer Anwendungen. Um all diese Fragen zu beantworten ist es notwendig, proteinkodierende Gene in neu sequenzierten Genomen zu annotieren und ihre Homologieverhältnisse zu bestimmen. Die bestehenden Methoden der Genomanalyse sind jedoch nicht für Menge heutzutage anfallender Datenmengen ausgelegt. Daher ist die zentrale Herausforderung in der vergleichenden Genomik nicht die Anzahl der verfügbaren Genome, sondern die Entwicklung neuer Methoden zur Datenanalyse im Hochdurchsatz. Um diese Probleme zu adressieren, schlage ich ein neues Paradigma der Annotation von Genomen und der Inferenz von Homologieverhältnissen vor, welches auf dem Alignment gesamter Genome basiert. Während die derzeit angewendeten Methoden zur Gen-Annotation und Bestimmung der Homologie ausschließlich auf codierenden Sequenzen beruhen, könnten durch die Einbeziehung des umgebenden neutral evolvierenden genomischen Kontextes bessere und vollständigere Annotationen vorgenommen werden. Die Verwendung von Genom-Alignments ermöglicht eine beliebige Skalierung der vorgeschlagenen Methodik auf Tausende Genome. In dieser Arbeit stelle ich TOGA (Tool to infer Orthologs from Genome Alignments) vor, eine bioinformatische Methode, welche dieses Konzept implementiert und Homologie- Klassifizierung und Gen-Annotation in einer einzelnen Pipeline kombiniert. TOGA verwendet Machine-Learning, um Orthologe von Paralogen basierend auf dem Alignment von intronischer und intergener Regionen zu unterscheiden.
Die Ergebnisse des Benchmarkings zeigen, dass TOGA die herkömmlichen Ansätze innerhalb der Placentalia übertrifft. TOGA klassifiziert Homologieverhältnisse mit hoher Präzision und identifiziert zuverlässig inaktivierte Gene als solchet. Frühere Versionen von TOGA fanden in mehreren Studien Anwendung und wurden in zwei Publikationen verwendet. Außerdem wurde TOGA erfolgreich zur Annotation von 500 Säugetiergeenomen verwendet, dies ist der bisher umfangreichste solche Datensatz. Diese Ergebnisse zeigen, dass TOGA das Potenzial hat, sich zu einer etablierten Methode zur Gen-Annotation zu entwickeln und die derzeit angewandten Techniken zu ergänzen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:81845 |
| Date | 21 October 2022 |
| Creators | Kirilenko, Bogdan |
| Contributors | Hiller, Michael, Zerial, Marino |
| Publisher | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | German |
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| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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