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Doctoral Thesis
Document
Author
Full name
Liliane Santana Oliveira Kashiwabara
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2019
Supervisor
Committee
Gruber, Arthur (President)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Digiampietri, Luciano Antonio
Góes Neto, Aristóteles
Title in Portuguese
Uma abordagem integrada para a construção e utilização de HMMs de perfil para análises genômicas e metagenômicas
Keywords in Portuguese
Detecção de vírus
Famílias proteicas
HMMs de perfil
Metagenômica
Modelos ocultos de Markov
Sintenia
Abstract in Portuguese
HMMs de perfil são um método poderoso para modelar a diversidade de sequências biológicas e constituem uma abordagem muito sensível para a detecção de ortólogos remotos. Uma potencial aplicação de tais modelos é a detecção de vírus emergentes e novos elementos genéticos móveis. Nosso grupo desenvolveu recentemente o GenSeed-HMM, um programa que emprega HMMs de perfil como sementes para montagem progressiva de genes-alvo, utilizando tanto dados genômicos como metagenômicos. No presente trabalho foi desenvolvido o TABAJARA, um programa para o desenho racional de HMMs de perfil. Partindo de um alinhamento de múltiplas sequências, o TABAJARA é capaz de encontrar blocos que são (1) conservados ou (2) discriminativos para dois ou mais grupos de sequências. O programa utiliza diferentes métricas para atribuir pontuações posição-específicas ao longo de todo o alinhamento e utiliza então uma janela deslizante para encontrar as regiões com maiores pontuações. Blocos de alinhamento selecionados são então extraídos e utilizados para construir HMMs de perfil. Para validar o método, o programa TABAJARA foi empregado para a construção de modelos para vírus do gênero Flavivirus e para fagos da família Microviridae. Em ambos os grupos virais foi possível se obter modelos de ampla abrangência, capazes de detectar todos os membros de um respectivo grupo taxonômico, e modelos de abrangência mais restrita, específicos para espécies distintas de Flavivirus (ex. DENV, ZIKV ou YFV) ou subfamílias de Microviridae (ex. Alpavirinae, Gokushovirinae e Pichovirinae). Em outra validação, foram utilizadas sequências da endonuclease Cas1 para se obter modelos capazes de diferenciar CRISPRs de casposons, esses últimos representando uma superfamília de transposons de DNA autossintetizantes, os quais originaram o sistema de imunidade CRISPR-Cas de procariotos. O TABAJARA conseguiu gerar modelos específicos de Cas1 derivada de casposons, permitindo sua diferenciação em relação aos seus ortólogos de CRISPRs. No presente trabalho foi desenvolvido ainda o HMM-Prospector, uma ferramenta que utiliza um conjunto de HMMs de perfil para a triagem de dados de sequenciamento genômico ou metagenômico. O programa informa quais são os modelos mais reconhecidos pelas leituras, sob valores de corte de pontuação definidos pelo usuário, assim como quantas leituras são detectadas por cada modelo. Com esta informação, os modelos mais relevantes podem ser utilizados como sementes em montagens progressivas com o programa GenSeed-HMM, dentro de uma abordagem integrada para a construção de modelos e sua aplicação. Finamente, foi desenvolvido o e-Finder, um aplicativo genérico para a detecção e extração de elementos multigênicos a partir de genomas ou metagenomas montados utilizando HMMs de perfil. O e-Finder executa buscas de similaridade entre os HMMs de perfil e as sequências traduzidas dos dados montados e checa, em seguida, se os critérios de sintenia pré-definidos foram atendidos, incluindo o número mínimo de genes, a ordem dos genes e as distâncias intergênicas. As sequências dos elementos são então extraídas, as regiões codificantes (ORFs) identificadas e traduzidas conceitualmente em sequências completas de proteínas. Para validar esta ferramenta, foram empegados dois estudos de caso, profagos da família Microviridae e casposons, utilizando-se HMMs de perfil específicos, construídos com o programa TABAJARA. Em ambos os casos, o e-Finder foi executado usando-se a base de dados PATRIC, um repositório com mais de 135.000 genomas de bactérias e arqueias. Foram identificados um total de 91 contigs positivos para casposons a partir de 79 genomas distintos. No caso dos Microviridae, foram encontrados 104 profagos candidatos, estendendo o conhecimento da gama de hospedeiros bacterianos. Em ambos os casos, análises filogenéticas confirmaram a correta atribuição taxonômica das sequências positivas. Os programas desenvolvidos neste trabalho podem ser utilizados isoladamente ou em combinação para detectar e discriminar sequências conhecidas ou remotamente relacionadas. Juntamente com o GenSeed-HMM, estes programas constituem um conjunto integrado de ferramentas com potencial aplicação na busca de novos vírus e elementos genéticos móveis, bem como em qualquer outra tarefa relacionada à detecção e/ou discriminação de subgrupos de famílias de sequências nucleotídicas ou proteicas
Title in English
An integrated approach for the construction and application of profile HMMs for genomic and metagenomic analyses.
Keywords in English
Hidden Markov models
Metagenomics
Profile HMMs
Protein families
Synteny
Virus detection
Abstract in English
Profile HMMs are a powerful way of modeling sequence diversity and constitute a very sensitive approach to detect remote orthologs. A potential application of such models is the detection of emerging viruses and novel mobile genetic elements. Our group has recently developed GenSeed-HMM, a tool that employs profile HMMs as seeds for gene-targeted progressive assembly using either genomic or metagenomic data. In this work we developed TABAJARA, a program for the rational design of profile HMMs. Starting from a multiple sequence alignment, TABAJARA is able to find blocks that are either (1) conserved across all sequences or (2) discriminative for two or more specific groups of sequences. The program uses different metrics to ascribe position-specific scores along the whole alignment and then uses a sliding-window to find top-scoring regions. Selected alignment blocks are then extracted and used to build profile HMMs. To validate the method, we employed TABAJARA to construct models for viruses of the Flavivirus genus and phages of the Microviridae family. In both viral groups we were able to obtain wide-range models, able to detect all members of the respective taxonomic group, and models that are specific to particular Flavivirus species (e.g. DENV, ZIKV or YFV) or Microviridae subfamilies (e.g. Alpavirinae, Gokushovirinae and Pichovirinae). In another validation, we used sequences of the endonuclease Cas1 to obtain models capable of differentiating CRISPRs from casposons, the latter elements representing a superfamily of self-synthesizing DNA transposons that originated the prokaryotic CRISPR-Cas immunity. TABAJARA succeeded to generate models specific to casposon-derived Cas1, enabling their differentiation from CRISPR orthologs. We also developed HMM-Prospector, a tool that can use a batch of profile HMMs to screen genomic or metagenomic sequencing data, reporting which profile HMMs are mostly recognized under user-defined score cutoff values, and how many reads are detected by each model. With this information, the most relevant models can be used as seeds in progressive assemblies with GenSeed-HMM program, providing an integrated approach for model construction and application. Finally, we developed e-Finder, a generic application for detecting and extracting multigene elements from assembled genomes or metagenomes using profile HMMs. e-Finder runs similarity searches of profile HMMs against translated sequences of the assembled data and then checks if pre-defined syntenic criteria have been fulfilled, including minimum number of genes, gene order and intergenic distances. Element sequences are then extracted, their ORFs identified and conceptually translated into full-length protein sequences. To validate the tool, we employed two distinct case studies, prophages of the Microviridae family and casposons, using specific profile HMMs constructed by TABAJARA. In both cases, we executed e-Finder using the PATRIC database, a repository with over 135,000 bacterial and archaeal genomes. We identified in total 91 casposon-positive contigs from 79 distinct genomes. In the case of Microviridae, we found a total of 104 provirus candidates, extending the known range of bacterial hosts. In both cases, phylogenetic analyses confirmed the correct taxonomic assignment of the positive sequences. The programs developed in this work can be used alone or in combination to detect and discriminate known or distantly related sequences. Together with GenSeed-HMM, these programs provide an integrated toolbox with potential application in the search of novel viruses and mobile genetic elements, as well as in any other task related to the detection and/or discrimination of subgroups of DNA or protein sequences.
 
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Publishing Date
2019-09-10
 
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