Utilizando Inteligência Artificial em Bioinformática

Apresentação em tema: "Utilizando Inteligência Artificial em Bioinformática"— Transcrição da apresentação:

1 Utilizando Inteligência Artificial em Bioinformática
Prof. André de Carvalho LABIC - Universidade de São Paulo

2 Principais tópicos Introdução Bioinformática Biologia Molecular
Reconhecimento de Genes Utilizando Inteligência Artificial Conclusão

3 IA e Bioinformática Redes Neurais, Algorítmos genéticos Bioinformática
BIOLOGIA COMPUTAÇÃO Bioinformática

4 Definições Bioinformática
Pesquisa e desenvolvimento de ferramentas computacionais, matemáticas e estatísticas para a resolução de problemas da Biologia Biologia molecular A Computação está para a Biologia da mesma forma que a Matemática está para a Física. Harold Morowitz

5 Bioinformática Nos últimos anos, diversos laboratórios têm trabalhado no seqüenciamento de vários genomas Até o ano 2000: Mais que 30 organismos tinham sido seqüenciados Cerca de 150 organismos estavam sendo seqüenciados Determinação da seqüência de nucleotídeos em uma molécula é o primeiro passo para entender seu funcionamento Beneficia várias áreas Medicina - Farmácia - Agricultura

6 Crescimento do GenBank

7 Andamento de projetos genoma
73 genomas completos publicados Humano Camundongo Drosophila Arabidopsis Levedura 212 de procariotos em andamento 157 de eucariotos em andamento

8 Fração do genoma da levedura
CCACACCACACCCACACACCCACACACCACACCACACACCACACCACACCCACACACACACATCCTAACACTACCCTAACACAGCCCTAATCTAACCCTGGCCAACCTGTCTCTCAACTTACCCTCCATTACCCTGCCTCCACTCGTTACCCTGTCCCATTCAACCATACCACTCCGAACCACCATCCATCCCTCTACTTACTACCACTCACCCACCGTTACCCTCCAATTACCCATATCCAACCCACTGCCACTTACCCTACCATTACCCTACCATCCACCATGACCTACTCACCATACTGTTCTTCTACCCACCATATTGAAACGCTAACAAATGATCGTAAATAACACACACGTGCTTACCCTACCACTTTATACCACCACCACATGCCATACTCACCCTCACTTGTATACTGATTTTACGTACGCACACGGATGCTACAGTATATACCATCTCAAACTTACCCTACTCTCAGATTCCACTTCACTCCATGGCCCATCTCTCACTGAATCAGTACCAAATGCACTCACATCATTATGCACGGCACTTGCCTCAGCGGTCTATACCCTGTGCCATTTACCCATAACGCCCATCATTATCCACATTTTGATATCTATATCTCATTCGGCGGTCCCAAATATTGTATAACTGCCCTTAATACATACGTTATACCACTTTTGCACCATATACTTACCACTCCATTTATATACACTTATGTCAATATTACAGAAAAATCCCCACAAAAATCACCTAAACATAAAAATATTCTACTTTTCAACAATAATACATAAACATATTGGCTTGTGGTAGCAACACTATCATGGTATCACTAACGTAAAAGTTCCTCAATATTGCAATTTGCTTGAACGGATGCTATTTCAGAATATTTCGTACTTACACAGGCCATACATTAGAATAATATGTCACATCACTGTCGTAACACTCTTTATTCACCGAGCAATAATACGGTAGTGGCTCAAACTCATGCGGGTGCTATGATACAATTATATCTTATTTCCATTCCCATATGCTAACCGCAATATCCTAAAAGCATAACTGATGCATCTTTAATCTTGTATGTGACACTACTCATACGAAGGGACTATATCTAGTCAAGACGATACTGTGATAGGTACGTTATTTAATAGGATCTATAACGAAATGTCAAATAATTTTACGGTAATATAACTTATCAGCGGCGTATACTAAAACGGACGTTACGATATTGTCTCACTTCATCTTACCACCCTCTATCTTATTGCTGATAGAACACTAACCCCTCAGCTTTATTTCTAGTTACAGTTACACAAAAAACTATGCCAACCCAGAAATCTTGATATTTTACGTGTCAAAAAATGAGGGTCTCTAAATGAGAGTTTGGTACCATGACTTGTAACTCGCACTGCCCTGATCTGCAATCTTGTTCTTAGAAGTGACGCATATTCTATACGGCCCGACGCGACGCGCCAAAAAATGAAAAACGAAGCAGCGACTCATTTTTATTTAAGGACAAAGGTTGCGAAGCCGCACATTTCCAATTTCATTGTTGTTTATTGGACATACACTGTTAGCTTTATTACCGTCCACGTTTTTTCTACAATAGTGTAGAAGTTTCTTTCTTATGTTCATCGTATTCATAAAATGCTTCACGAACACCGTCATTGATCAAATAGGTCTATAATATTAATATACATTTATATAATCTACGGTATTTATATCATCAAAAAAAAGTAGTTTTTTTATTTTATTTTGTTCGTTAATTTTCAATTTCTATGGAAACCCGTTCGTAAAATTGGCGTTTGTCTCTAGTTTGCGATAGTGTAGATACCGTCCTTGGATAGAGCACTGGAGATGGCTGGCTTTAATCTGCTGGAGTACCATGGAACACCGGTGATCATTCTGGTCACTTGGTCTGGAGCAATACCGGTCAACATGGTGGTGAAGTCACCGTAGTTGAAAACGGCTTCAGCAACTTCGACTGGGTAGGTTTCAGTTGGGTGGGCGGCTTGGAACATGTAGTATTGGGCTAAGTGAGCTCTGATATCAGAGACGTAGACACCCAATTCCACCAAGTTGACTCTTTCGTCAGATTGAGCTAGAGTGGTGGTTGCAGAAGCAGTAGCAGCGATGGCAGCGACACCAGCGGCGATTGAAGTTAATTTGACCATTGTATTTGTTTTGTTTGTTAGTGCTGATATAAGCTTAACAGGAAAGGAAAGAATAAAGACATATTCTCAAAGGCATATAGTTGAAGCAGCTCTATTTATACCCATTCCCTCATGGGTTGTTGCTATTTAAACGATCGCTGACTGGCACCAGTTCCTCATCAAATATTCTCTATATCTCATCTTTCACACAATCTCATTATCTCTATGGAGATGCTCTTGTTTCTGAACGAATCATAAATCTTTCATAGGTTTCGTATGTGGAGTACTGTTTTATGGCGCTTATGTGTATTCGTATGCGCAGAATGTGGGAATGCCAATTATAGGGGTGCCGAGGTGCCTTATAAAACCCTTTTCTGTGCCTGTGACATTTCCTTTTTCGGTCAAAAAGAATATCCGAATTTTAGATTTGGACCCTCGTACAGAAGCTTATTGTCTAAGCCTGAATTCAGTCTGCTTTAAACGGCTTCCGCGGAGGAAATATTTCCATCTCTTGAATTCGTACAACATTAAACGTGTGTTGGGAGTCGTATACTGTTAGGGTCTGTAAACTTGTGAACTCTCGGCAAATGCCTTGGTGCAATTACGTAATTTTAGCCGCTGAGAAGCGGATGGTAATGAGACAAGTTGATATCAAACAGATACATATTTAAAAGAGGGTACCGCTAATTTAGCAGGGCAGTATTATTGTAGTTTGATATGTACGGCTAACTGAACCTAAGTAGGGATATGAGAGTAAGAACGTTCGGCTACTCTTCTTTCTAAGTGGGATTTTTCTTAATCCTTGGATTCTTAAAAGGTTATTAAAGTTCCGCACAAAGAACGCTTGGAAATCGCATTCATCAAAGAACAACTCTTCGTTTTCCAAACAATCTTCCCGAAAAAGTAGCCGTTCATTTCCCTTCCGATTTCATTCCTAGACTGCCAAATTTTTCTTGCTCATTTATAATGATTGATAAGAATTGTATTTGTGTCCCATTCTCGTAGATAAAATTCTTGGATGTTAAAAAATTATTATTTTCTTCATAAAGAAGCTTTCAAGATATAAGATACGAAATAGGGGTTGATAATTGCATGACAGTAGCTTTAGATCAAAAAGGAAAGCATGGAGGGAAACAGTAAACAGTGAAAATTCTCTTGAGAACCAAAGTAAACCTTCATTGAAGAGCTTCCTTAAAAAATTTAGAATCTCCCATGTCAACGGGTTTCCATACCTCCCCAGCATCATACATCTTTTTTCAAAGAAACTTCAAATGCCTCTTTTATGCAAGGGGCAAAATCCTGAAATGACTTAAACTTAGCAGTTTCGTCTTTTTTCAAAGAGAATGGTTGAAGAAGAATTGTTTTGGACGCTTATTGACAATCTGTTGCATTGATAAAGTACCTACTATCCCAGACTATATTTGTATACAAGTACAAAATTAGGTTTGTTGAAACAACTTTCCGATCATTGGTGCCCGTATCTGATGTTTTTTTAGTAATTTCTTTGTAAATACAGGGAGTTGTTTCGAAAGCTTATGAGAAAAATACATGAATGACAGGTAAAAATATTGGCTCGAAAAAGAGGACAAAAAGAGAAATCATAAATGAGTAAACCCACTTGCTGGACATTATCCAGTAAAGGCTTGGTAGTAACCATAATATTACCCAGGTACGAAACGCTAAGAACCTTGAAAGACTCATAAAACTTCCAGGTTAAGCTATTTTTGAAAATATTCTGAGGTAAAAGCCATTAAGGTCCAGATAACCAAGGGACAATAAACCTATGCTTTTCTTGTCTTCAATTTCAGTATCTTTCCATTTTGATAATGAGCATGTGATCCGGAAAGCTACTTTATGATGTTTCAAGGCCTGAAGTTTGAATATTTATGTAGTTCAACATCAAATGTGTCTATTTTGTGATGAGGCAACCGTCGACAACCTTATTATCGAAAAAGAACAACAAGTTCACATGCTTGTTACTCTCTATAACTAGAGAGTACTTTTTTTGGAAGCAAGTAAGAATAAGTCAATTTCTACTTACCTCATTAGGGAAAAATTTAATAGCAGTTGTTATAACGACAAATACAGGCCCTAAAAAATTCACTGTATTCAATGGTCTACGAATCGTCAATCGCTTGCGGTTATGGCACGAAGAACAATGCAATAGCTCTTACAAGCCACTACATGACAAGCAACTCATAATTTAA

9 Bioinformática Ênfase está se deslocando progressivamente da acumulação de dados para a sua interpretação Com os seqüenciamentos realizados, uma grande quantidade de dados tem sido gerada Estes dados precisam agora ser analisados Análise laboratorial destes dados é difícil e cara Ferramentas computacionais sofisticadas são necessárias para a análise dos dados obtidos

10 Bioinformática Para muitas destas análises, as ferramentas computacionais precisam lidar com dados imprecisos e ruidosos Técnicas de laboratório de Biologia Molecular quase sempre geram dados com erros ou imprecisões Na medição dos valores ou definição das classes Inteligência Artificial fornecem técnicas eficientes para lidar com problemas deste tipo

11 Biologia Molecular Estudo das células e moléculas
Em particular: genoma dos organismos Estruturas principais: Genes Cromossomos DNA RNA Proteínas Expressão Gênica nucleotídeos aminoácidos

12 Biologia Molecular Dogma central da Biologia Molecular
Transferência de Informação Replicação DNA Transcrição RNA Tradução Proteínas

13 Biologia Molecular Algumas descobertas posteriores contradizem este dogma: RNA pode sofrer replicação em alguns vírus e plantas RNA viral, através de uma enzima denominada transcriptase reversa, pode ser transcrito em DNA DNA pode traduzir diretamente proteínas específicas Sem passar pelo processo de transcrição

14 Biologia Molecular DNA (Ácido Desoxirribonucleico)
O DNA é uma molécula formada por duas fitas (dupla fita) que se entrelaçam formando uma hélice dupla DNA é composto de quatro nucleotídeos diferentes Adenina, Citosina, Guanina e Timina Fitas são mantidas juntas por ligações que conectam cada nucleotídeo de uma fita ao seu complemento na outra A se liga com T e C se liga com G

15 Biologia Molecular Genes Subseqüências de DNA
Localizados no cromossomo Servem como molde para a produção de proteínas Encaixadas entre os genes estão segmentos chamados de regiões não codificadoras

16 Biologia Molecular Proteínas
Definem estrutura, função e mecanismos regulatórios das células Exemplos de mecanismos regulatórios: controle do ciclo celular, transcrição gênica Seqüências lineares Combinações de 20 aminoácidos diferentes Três nucleotídeos (codon) formam um aminoácido

17 Biologia Molecular

18 Biologia Molecular Expressão gênica
Processo pelo qual genes são usados para produzir proteínas Mecanismos de expressão gênica são diferentes para organismos: Eucariotos Material genético difuso nas células (Ex.: bactérias) Procariotos Material genético em um núcleo (Ex.: seres humanos)

19 Processo de expressão gênica
Transcrição RNA polimerase é a molécula (enzima) que transcreve DNA em RNA RNA polimerase começa a transcrição após se ligar a um sinal regulatório no DNA chamado promotor Gera molécula de RNA mensageiro (mRNA)

20 Processo de expressão gênica
Transcrição depende do organismo Organismos eucariotos Cada gene é transcrito independentemente Existe um promotor antes de todo gene Organismos procariotos Vários genes consecutivos podem ser transcritos em uma única molécula de RNA Não existe necessariamente um promotor antes de cada gene

21 Processo de expressão gênica
Tradução Sintetiza uma proteína utilizando como forma mRNA Leitura do mRNA é feita por uma molécula chamada de ribossomo Mensagem lida é utilizada para montar uma cadeia de proteína Tripla de nucleotídeos consecutivos (codon) codifica um aminoácido Código genético: mapeamento de codons em aminoácidos

22 Processo de expressão gênica
DNA RNA Polimerase G C A G C T C C G G A C T C C A T . . . T promotor Transcrição mRNA A

23 Processo de expressão gênica
DNA RNA Polimerase T G C A G C T C C G G A C T C C A T . . . promotor Transcrição mRNA A C G U C G A G G C C U G A G G U A . . .

24 Processo de expressão gênica
DNA RNA Polimerase T G C A G C T C C G G A C T C C A T . . . Ribossomo promotor Transcrição mRNA A C G A C G U C G A G G C C U G A G G U A . . . Tradução Thr

25 Processo de expressão gênica
DNA RNA Polimerase T G C A G C T C C G G A C T C C A T . . . promotor Transcrição mRNA A C G U C G A G G C C U G A G G U A . . . Tradução Ribossomo Ser His Ser Gly Leu Cys

26 Processo de expressão gênica
Estrutura de leitura Para uma dada faixa de DNA, nucleotídeos podem ser agrupados em triplas de três formas diferentes Um dos nucleotídeos pode ocupar a 1a, 2a ou 3a posição em um codon Apenas um destes três possíveis agrupamentos é realmente lido pelo ribossomo O agrupamento lido é chamado de estrutura de leitura do gene A T T A C G A A G

27 Processo de expressão gênica
Em organismos eucariotos, existe um outro passo importante durante o processo de expressão gênica Após o DNA ser transcrito, certas partes da molécula são eliminadas antes de sua transformação em proteína Genes em eucariotos são formados por segmentos alternados de exons e introns

28 Regiões de splice Exons: Introns:
Seqüências de nucleotídeos que são expressas (traduzidas em proteínas) Introns: Seqüências intercaladas que são eliminadas na tradução Regiões de splice (splice-junctions): Pontos de fronteira onde ocorrem junções de exons e introns Doadoras: bordas exon-intron Aceptoras: bordas intron-exon

29 Splice-junctions DNA Transcrição doador aceptor mRNA exon intron
Splicing mRNA

30 Biologia Molecular e IA
Problemas da Biologia Molecular que podem ser tratados por IA Reconhecimento de genes Construção de árvores filogenéticas Análise de expressão gênica Previsão de estruturas de proteínas Análise de interação entre genes Montagem de fragmentos Alinhamento de seqüências

31 Reconhecimento de genes
Um dos principais problemas em biologia molecular é a identificação de genes em seqüências de DNA não caracterizadas Algoritmos convencionais não têm sido eficientes Variação natural dos genes Complexidade dos genes Natureza pouco compreendida dos genes Abordagem promissora: Aprendizado de Máquina

32 Reconhecimento de genes
Duas abordagens principais têm sido seguidas: Busca por sinal Busca por conteúdo

33 Reconhecimento de genes
Busca por sinal Localiza genes indiretamente Procura sinais particulares relacionados com a expressão de genes Sinal Região localizada do DNA que realiza uma função específica (exemplo: se liga a uma enzima)

34 Reconhecimento de genes
Busca por conteúdo Reconhece genes diretamente Identifica segmentos de seqüências de DNA que possuem as propriedades gerais de regiões codificadoras Se baseia no conhecimento das diferentes propriedades estatísticas de regiões codificadoras e não codificadoras

35 Busca por sinal É importante não apenas entender a função de cada gene
Mas também os mecanismos que regulam a expressão do gene Vários sinais exercem importantes funções regulatórias definindo: Condições sob as quais os genes são expressos Taxa com a qual a expressão ocorre

36 Busca por sinal Detecção de sinal já é um problema em si
Vários sinais que podem ser identificados em seqüências de nucleotídeos são importantes para a identificação de genes Sítios de início de transcrição (promotores) Sítios de término de transcrição (terminadores) Sítios de splice-junction Sítios de início da tradução (codons de iniciação) Sítios de término da tradução (codons de parada ou stop codons)

37 Busca por sinal Diferentes sinais têm diferentes dificuldades de identificação Codons de parada são facilmente identificados Identificação de outros sinais é mais complicada Busca por sinal é uma tarefa de classificação Dada uma janela de tamanho fixo de um DNA, determinar se ela contém um sinal de interesse Se uma característica identificável do sinal ocupa uma posição particular na janela

38 Seqüência de DNA ... A T C G T G C T T A C G C G T C C A
Busca por sinal Promotor na posição 3? Classificador Posição 1 = ‘C’ Posição 2 = ‘T’ Posição 3 = ‘T’ Posição 4 = ‘A’ Posição 5 = ‘C’ Posição 6 = ‘G’ Representação das características Seqüência de DNA A T C G T G C T T A C G C G T C C A

39 Reconhecimento de início da tradução
Reconhece codons de iniciação Tradução de mRNA em proteína não começa com sua primeira tripla de nucleotídeos Em organismos procariotos, uma simples molécula de mRNA pode ter vários sítios de início de tradução Genes consecutivos podem ser transcritos em uma única cadeia de mRNA

40 Reconhecimento de promotores
Sinal regulatório de uma molécula de DNA onde RNA polimerase se liga para começar a transcrição RNA polimerase é uma molécula que transcreve DNA em RNA Auxilia na localização de genes no DNA Existem sítios amplamente aceitos como sendo as regiões que fornecem as carecterísticas definidoras de promotores Regiões 10 e 35

41 Busca pelo conteúdo Identifica genes reconhecendo padrões que que ocorrem na sua seqüência de nucleotídeos Regiões do DNA que serão traduzidas em proteínas Organismos procariotos: distinguir genes de regiões não codificadoras Organismos eucariotos: distinguir também introns de exons Janelas de tamanho fixo também são utilizadas para esta previsão

42 Busca pelo conteúdo Busca por conteúdo procura responder as seguintes perguntas: Quais são as regiões codificadoras Para uma dada região, que faixa e qual estrutura de leitura codifica a proteína Várias propriedades podem ser exploradas para distinguir regiões codificadoras de não codificadoras

43 Busca pelo conteúdo Propriedades que podem ser exploradas:
Alguns aminoácidos são usados mais freqüentemente que outros em regiões codificadoras A existência de diferentes números de codons para aminoácidos diferentes Codons que mapeiam em um dado aminoácido não são usados igualmente na maioria dos organismos Não podem conter codons de parada Alguns codons têm maior probabilidade de serem vizinhos

44 Reconhecimento de genes
Abordagens mais promissoras em reconhecimento de genes: Combinam previsão de vários sinais diferentes e regiões codificadoras Reconhecimento de operons Genes consecutivos que são ativados ou desativados em conjunto

45 Redes Neurais Artificiais
Sistemas computacionais distribuídos baseados na estrutura e funcionamento do sistema nervoso Nodos simulam neurônios Conexões ponderadas simulam sinapses Definidas por Arquitetura Aprendizado

46 Redes Neurais Artificiais
camadas intermediárias camada de entrada camada de saída conexões

47 Redes Neurais Artificiais
Stormo et al (1982): reconhecimento de sítios de início de tradução no DNA de bactérias E. Coli Primeira aplicação de Redes Neurais em Bioinformática Utilizou rede Perceptron A C G T A C G T A C G T ... A T C G T G C T T A C G C G C G T ...

48 Redes Neurais Artificiais
Reconhecimento de regiões de splicing Rampone (1998) Reconhecimento de promotores Ma e Wang (1999) Bajic et al. (2002) Previsão de estrutura de proteínas Riis et al (1995) Polyac et al (1992) Servidor GRAIL - identificação de genes Uberbacher et al (1993) Sítios de início de transcrição Towell et al (1990) Problema abordado Trabalho

49 Algoritmos Genéticos Técnica de busca e otimização
Baseados na genética e teoria da seleção natural Utiliza uma população de soluções candidatas (indivíduos) A cada indivíduo é associado um escore de aptidão, que mede o quão boa é a solução que ele representa Otimização ocorre em várias gerações A cada geração Mecanismos de seleção selecionam os indivíduos mais aptos Operadores de reprodução geram novos indivíduos

50 Algoritmos Genéticos População inicial População final Avaliação
População atual Seleção Reprodução

51 Algoritmos Genéticos Alinhamento de seqüências: Uma a uma
Uma com várias Identificar: Inserções Remoções Substituições Seq1: A G C C A T A T Seq2: A C G C T A T A Seq1: A  G C C A T A T Seq2: A C G C T A T A 

52 Algoritmos Genéticos Alinhamento de sequências Zhang e Wong (1997)
Previsão de estrutura de proteínas Alander (1995) Krasnogor et al. (1999) Problema abordado Trabalho

53 Raciocínio Baseado em Casos
Resolve novos problemas adaptando soluções de problemas anteriores semelhantes Solução Problema Nova solução 2 Novo problema 1

54 Raciocínio Baseado em Casos
RBC é mais que uma Base de Dados Não é uma tabela de busca Sistemas de RBC procuram casos passados semelhantes ao problema atual em uma base de casos indexada Indexação e representação de casos facilitam recuperação de casos relevantes e sua comparação com o problema atual Permite adaptação de casos

55 Raciocínio Baseado em Casos
Ciclo de um sistema de RBC (Aamodt, 1993)

56 Raciocínio Baseado em Casos
Alinhamento de seqüências Harris et al. (1993) Reconhecimento de genes Shavlik (1990, 1991) Problema abordado Trabalho

57 Classificadores de Margens Largas
Maximizam a margem de separação entre classes presentes nos dados Máquinas de Vetores Suporte (SVMs) Boosting Maior capacidade de generalização Baseados na Teoria de Aprendizado EstatísticoVapnik e Chervonenkis (1968) Embute conceitos probabilísticos e estatísticos

58 Classificadores de Margens Largas
Máquinas de Vetores Suporte Encontra um hiperplano ótimo que separa classes em um espaço abstrato margem Classe 1 Classe 2

59 Classificadores de Margens Largas
Análise de expressão gênica Expressão Tecido normal Tecido com tumor Gene T1 T2 T3 T1 T2 T3

60 Classificadores de Margens Largas
Promotores, reg. codificadoras AB, RNs Jackson (1995) DNA microarray SVMs, ADs Brown et al. (1999) Subfamílias proteínas SVMs Karchin et al. (2002) Especificidade proteínas ADs, AB Huss et al. (2001) Bem-Hur et al. (2000) Furey et al. (2001) Zien et al. (2000) Ding e Dubchak (2001) Trabalho SVMs, AB, clusterização Sítios de início de tradução Estrutura proteínas SVMs, RNs Problema abordado Técnicas

61 Árvores de Decisão Organizam informações em estrutura composta de nós e ramificações Nós: testes sobre atributos; Ramos: resultados dos testes sorri sim não segura inimigo espada balão ou bandeira inimigo amigo

62 Árvores de Decisão Lapedes et al (1989): detecção de regiões de splicing (regiões doadoras) Entrada: cadeia de nucleotídeos Positivo Posição 8 = ? Posição 3 = ? Negativo Posição 9 = ? A C G T

63 Outras técnicas Técnica Problema Trabalho Redes Baysianas
Detecção de genes Friedman et al (2000) Cadeias de Markov Detecção de genes Eddy (1998) RNAs, AGs e k-NN Estrutura de proteínas Guan et al (1994) Lingüística computacional Previsão da estrutura de genes Dond e Searls (1994)

64 Projeto Fapesp Genoma Clínico
Genoma do câncer humano Dados clínicos e de expressão gênica Sage, PCR, Microarray e MPSS 9 tipos de câncer Análise de expressão gênica Data mining Utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina FAPESP e Instituto Ludwig

65 Projeto CNPq - Bioinformática
Reconhecimento de genes Identificação de promotores Reconhecimento de regiões de splicing Reconhecimento de regiões codificadoras Utiliza SVMs, AB e RNs Metodologias para melhorar desempenho Redução de ruídos Seleção de atributos CNPq e FAPESP

66 Projeto CNPq - Bioinformática
Melhoramento genético Utiliza marcadores moleculares para avaliar potencial genético 10 marcadores (2 já foram avaliados) Identificação de cruzamentos mais promissores Previsão de ganho de peso entre nascimento e desmama Utiliza SVMs e RNs CNPq e Embrapa

67 Referências de IA e Bioinformática
Artificial Intelligence and Molecular Biology Editado por Lawrence Hunter, AAAI Press Book Disponível gratuitamente na internet Bioinformatics (Adaptive Computation and Machine Learning) Pierre Baldi, Soren Brunak, Sren Brunak, MIT Press Neural Networks and Genome Informatics Cathy H. Wu, Jerry W. McLarty, Elssevier Data Analysis and Classification for Bioinformatics Arun Jagota

68 Conclusão Introdução Bioinformática Biologia Molecular
Reconhecimento de Genes Utilização de IA em Bioinformática

69 Agradecimentos Ana Carolina Lorena Cláudia Regina Milaré
Humberto de Sousa Silvia Gorla Modonese da Silva Alexandre Delbem Katti Faceli Welington Martins

70 Reconhecimento de regiões de splicing
Dados: regiões de splicing de primatas (UCI) Divisão do problema: Identificação de presença da região (Experimento 1) Determinação do tipo da região (Experimento 2) intron-exon exon-intron Técnicas: Árvores de Decisão (ADs) Redes Neurais Artificiais (RNAs) Máquinas de Vetores Suporte (SVMs)

71 Pré-processamento dos dados
Heurística Tomek links: identificar Dados classificados incorretamente Borderlines 5 - 6 % dados

72 Resultados ADs: RNAs: SVMs:
diminuição do tamanho das árvores induzidas ( %) RNAs: menor tempo de treinamento (20 %) SVMs: menor tempo de treinamento ( %) menor número de vetores suporte ( %)

73 Erros obtidos (%) Experimento 1 Experimento 2 3.7  2.4 5.3  2.4
4.5  1.6 6.8  1.0 1.9  1.0 4.5  0.9 Pré-proc. 3.3  2.8 5.3  2.3 4.3  1.5 6.7  0.9 1.9  0.6 4.4  0.6 Originais EI IE Total N IE+EI Dados A D R N A 3.0  2.8 4.3  2.3 3.7  1.7 -- Pré-proc. 3.3  2.3 3.6  1.7 3.5  1.7 Originais S V M 0.9  0.5 1.2  1.2 2.1  1.2 2.0  0.4 1.0  0.8 2.9  0.8 Pré-proc. 2.1  2.3 1.7  1.1 1.9  1.1 2.2  0.6 1.3  0.8 3.6  0.9 Originais

74 Teste de Significância
Significância com que Técnica 1 é melhor que Técnica 2 Experimento 1: Experimento 2: 95 % AD SVM Pré-processados Originais Técnica 2 Técnica 1 80 % -- AD RNA 95 % SVM Pré-processados Originais Técnica 2 Técnica 1

75 Análise de expressão gênica
Várias medidas foram testadas para a seleção de genes Para as várias medidas foram selecionados 50, 10 e 4 genes, sendo metade hipo e metade hiper expressos Para os casos 10 e 4 genes, os genes foram selecionados dentre aqueles com expressão > 5 (apenas 84 genes)

76 Experimentos Os genes selecionados foram utilizados em um algoritmo de Aprendizado de Máquina (AM) AM utilizado para classificar se uma amostra é de tecido normal ou com tumor, a partir dos dados de expressão desses genes Objetivo: verificar quais entre várias medidas para seleção dos genes forneceu um conjunto de genes mais apropriado para a distinção tumor/normal

77 Bibliotecas empregadas
Normal 1 - SAGE_Brain_normal_cerebellum_B_1_FREQUENCY 2 - SAGE_Brain_normal_cerebellum_B_BB542_FREQUENCY 3 - SAGE_Brain_normal_cortex_B_BB542_FREQUENCY 4 - SAGE_Brain_normal_cortex_B_pool6_FREQUENCY 5 - SAGE_Brain_normal_peds_cortex_B_H1571_FREQUENCY 6 - SAGE_Brain_normal_thalamus_B_1_FREQUENCY Tumor 7 - SAGE_Brain_astrocytoma_gradeIII_B_H1020_FREQUENCY 8 - SAGE_Brain_ependymoma_B_239_FREQUENCY 9 - SAGE_Brain_glioblastoma_B_GBM1062_FREQUENCY 10 - SAGE_Brain_glioblastoma_CL_H54+EGFRvIII_FREQUENCY 11 - SAGE_Brain_glioblastoma_CL_H54+LacZ_FREQUENCY 12 - SAGE_Brain_medulloblastoma_B_96-04-P019_FREQUENCY 13 - SAGE_Brain_medulloblastoma_B_98-04-P494_FREQUENCY 14 - SAGE_Brain_medulloblastoma_B_98-05-P608_FREQUENCY

78 Resultados Classificações incorretas Fórmula 4 genes 10 genes 50 genes
Medida 1 B (Difference) A (Ratio) D E F (correlação de Pearson) 2 I (Distância Euclidiana) H (Baseado em C e D) G (Baseado em A e B) C Se senão Se senão

79 Genes selecionados com as várias medidas
TAG UNIGENE No. de vezes que foi selecionado Descrição AAGTTGCTAT 78575 1 Prosaposin (variant Gaucher disease and variant metachromatic leukodystrophy) AGGCTACGGA 119122 6 ribosomal protein L13a ATGTGAAGAG 111779 secreted protein, acidic, cysteine-rich (osteonectin) ATTTGAGAAG 178658 9 RAD23 homolog B (S. cerevisiae) CACCTAATTG 334477 FLJ23277 protein CCACTGCACT 107003 enhancer of invasion 10 CCTGTAATCC 138593 5'-nucleotidase (purine), cytosolic type B CTGGGTTAAT 298262 5 ribosomal protein S19 GAGGGAGTTT 76064 8 ribosomal protein L27a GGCAAGCCCC 334895 2 ribosomal protein L10a GGCTGGGGGC 75721 3 profilin 1 GGGCTGGGGT 90436 sperm associated antigen 7 GTGAAACCCC 372737 hypothetical protein MGC3207 GTGAAACCCT 182476 hypothetical protein PP1226 GTGAAGGCAG 77039 ribosomal protein S3A GTTGTGGTTA 75415 beta-2-microglobulin TACCATCAAT 169476 glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase TACTAGTCCT 289088 heat shock 90kD protein 1, alpha TAGGTTGTCT 279860 tumor protein, translationally-controlled 1 TGCACGTTTT 169793 ribosomal protein L32 TGCCTGCACC 135084 cystatin C (amyloid angiopathy and cerebral hemorrhage) TGGAGTGGAG 3764 guanylate kinase 1 TGTACCTGTA 334842 tubulin, alpha, ubiquitous TTGGGGTTTC 62954 ferritin, heavy polypeptide 1