Computational Approaches to Address the Next-Generation Sequencing Era

In questa tesi, vengono proposti nuovi algoritmi e modelli per affrontare problemi biologici. L'informatica svolge un ruolo chiave nella proteomica e nella ricerca genetica dovuto alla gestione delle grandi moli di dati biologici. Nel contesto dello studio di proteine, ho sviluppato nuovi metodi per la predizione delle loro funzioni basati su principi di reperimento dell'informazione. Utilizzando fonti eterogenee di conoscenza, come la ricerca su grafi e la similarità di sequenze, ho progettato uno strumento chiamato INGA che può essere utilizzato per annotare interi genomi. Questo è stato valutato imparzialmente dal Critical Assessment of Function Annotation, e ha dimostrato di essere uno degli approcci più efficaci per l'inferenza di funzione. Per meglio caratterizzare le proteine dal punto di vista strutturale, ho proposto una strategia di rilevamento delle conformazioni delle proteine basata su rete di interazione di residui (RIN). Le reti RIN sono state quindi estese per gestire le fluttuazioni temporali delle coordinate atomiche. Tali grafi sono stati infine generati automaticamente da algoritmi di clustering. Un'implementazione chiamata RING MD ha evidenziato efficacemente i principali amminoacidi noti per essere funzionalmente rilevanti nell'Ubiquitina. Questi aminoacidi sono infatti molto importanti per spiegare la dinamica strutturale della proteina. Con la stessa logica, sono stati usati i grafi RIN anche per prevedere l'impatto delle mutazioni all'interno di una struttura proteica. Combinando informazioni sul nodo mutante in una rete e le sue caratteristiche, una rete neurale artificiale è stata addestrata per stimare la variazione di energia libera di Gibbs all'interno di una proteina. Cambiamenti estremi nell'energia interna potrebbe portare all'unfolding della proteina, ed eventualmente ad una malattia. D'altro canto, anche la riduzione della flessibilità proteica può ostacolare la sua funzione. Ad esempio, le fluttuazioni estreme osservate nelle proteine intrinsecamente disordinate (IDP) sono fondamentali per le loro attività. Per studiare le IDP, ho contribuito alla raccolta del più grandi dataset di regioni disordinate mai esistito. Nella seguente analisi è stato dimostrato quali sono le funzioni tipiche di queste sequenze e i processi biologici in cui sono coinvolte. Data l'importanza della loro identificazione, una valutazione globale di predittori del disordine è stata eseguita per mostrare quali sono i metodi più efficaci e le loro limitazioni. Nel contesto della genetica, mi sono concentrato sulla previsione di fenotipi. Durante il Critical Assessment of Genome Interpretation (CAGI), ho proposto nuovi approcci per l'analisi dei dati dell'esoma progettati per valutare il rischio di morbo di Crohn e di ipercolesterolemia. Queste sono spesso definite come malattie complesse, dal momento che il meccanismo alla base della loro insorgenza è ancora sconosciuto. Nel mio studio, i campioni umani con un arricchimento di mutazioni in geni critici sono stati predetti come soggetti a rischio genetico elevato. Oltre ai geni associati alla malattia, le reti di interazione proteiche sono state considerate per valutare l'accumulo di varianti in pathway biologici. Tale strategia ha dimostrato di essere tra le migliori secondo gli organizzatori del CAGI. Nel caso più semplice dei tratti mendeliani, con BOOGIE ho progettato un metodo per la predizione dei gruppi sanguigni umani basata su dati di esoma. Esso utilizza una versione specializzata dell'algoritmo nearest neighbour al fine di far corrispondere le varianti genetiche in un esoma non annotato con quelle disponibili in una base di conoscenza di riferimento. L'esempio più simile è usato per trasferire il gruppo sanguigno. Con una precisione superiore al 90%, BOOGIE è un prototipo che mostra le potenziali applicazioni della predizione genetica, e può essere facilmente esteso a qualsiasi tratto mendeliano. Riassumendo, questa tesi è una risposta parziale alla crescita esponenziale di sequenze disponibili che necessitano ulteriori esperimenti. Integrando informazioni eterogenee e la progettazione di nuovi modelli predittivi basati su apprendimento automatico, ho sviluppato nuovi strumenti per l'analisi di dati biologici e per la loro classificazione. Tutte le implementazioni sono liberamente disponibili per la comunità e potrebbero essere utili durante indagini future come in studi di malattie e nella progettazione di farmaci.