GENE ONTOLOGY. Classificare la materia vivente e comprenderla. fcordero@di.unito.it

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1 GENE ONTOLOGY Classificare la materia vivente e comprenderla Francesca Cordero, Ph.D. Student fcordero@di.unito.it

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3 Numero di record nei diversi database / Anno Iazzetti & Cordero Slides

4 Cosa si può chiedere ad un database? Dove è espresso il gene? Qual è la sua localizzazione (intra( intra)cellulare del suo prodotto? Quando è espresso? Qual è la funzione del suo prodotto? Qual è la struttura del suo prodotto? Di quale processo più generale è parte? Da chi o da cosa è controllato? Di quale complesso la sua funzione è parte? Iazzetti & Cordero Slides

5 SIGNIFICATO ANNOTAZIONE INTEGRAZIONE CON ALTRI DATABASE Iazzetti & Cordero Slides

6 Le Ontologie differiscono dalle terminologie controllate (Lexicon( Lexicon) ) poiché si tratta di una struttura dati gerarchica che contiene tutte le entità rilevanti, le relazioni esistenti fra di esse, le regole, gli assiomi, ed i vincoli specifici del dominio; mentre le terminologie controllate semplicemente restringono l insieme l di parole usate per descrivere il dominio. Iazzetti & Cordero Slides

7 Come porre in relazione due oggetti (o geni)? Questo tipo di albero esprime solo relazioni di appartenenza per esempio è un.. In questo grafo abbiamo diverse relazioni tra i nodi: Istanza, è un Parte / Tutto, fa parte di Ontogenesi, origina da Iazzetti & Cordero Slides

8 Implemetando correlazioni tra oggetti diverse dal semplice istanza, si ottengono grafi più complessi in cui è possibile esprimere meglio complessi rapporti tra oggetti biologici memorizzati nei database. Iazzetti & Cordero Slides

9 In questo grafo è possibile individuare i geni della serie MCM sia come ATP dependent DNA helicase che attraverso i concetti più generali di ATPasi o elicasi che restituiranno anche altri geni. Ma che è anche possibile attraverso la categoria (nodo) chromatine binding. Iazzetti & Cordero Cordero Slides

10 GENE ONTOLOGY CELLULAR COMPONENT MOLECULAR FUNCTION BIOLOGICAL PROCESS Descrive localizzazioni a livello di strutture subcellulari o complessi molecolari Descrive attività a livello molecolare. Descrive goals biologici ottenuti da un insieme ordinato di funzioni molecolari Iazzetti & Cordero Slides

11 GENE ONTOLOGY CELLULAR COMPONENT MOLECULAR FUNCTION BIOLOGICAL PROCESS Cell Nucleus Kinase Activity Cell Death Cytoplasm Nuclear Envelope 6-phosphofructo-kinase Activity Apoptosis Nuclear Inner Membrane Apoptotic chromosome condensation Iazzetti & Cordero Slides

12 Queste 3 ontologie in GO prevedono l uso l di due tipi di relazioni fra gli oggetti: Istanza, è un Parte / Tutto, fa parte di Iazzetti & Cordero Slides

13 Qualsiasi concetto espresso da un termine della gene ontology si può rapidamente conoscere il contesto in cui si esprime (nodi con valore concettuale più ampio) o discendere verso concetti con valori più stringenti o parziali Iazzetti & Cordero Slides

14 Iazzetti & Cordero Slides

15 Iazzetti & Cordero Slides

16 GO category p-value in 3172 p-value in 662 p-value in 178 regulation of cell proliferation Non significativo apoptosis programmed cell death positive regulation of programmed cell death positive regulation of apoptosis induction of programmed cell death induction of apoptosis regulation of programmed cell death cell growth and/or maintenance regulation of apoptosis Non significativo cell death Non significativo Non significativo death Non significativo Non significativo Cordero Slides

17 GO non è continuamente aggiornata. L unica fonte di informazione biologica aggiornata è PUBMED. Informazioni estraibili: Il contesto in cui il gene funziona Fenotipo Correlazione con altri geni Cordero Slides

18 PRIMA METODOLOGIA DIZIONARIO Cordero Slides

19 Conversione di tutte le lettere i simboli i numeri in un codice basato sui 4 nucleotidi and VEGFR-3), and soluble form of VEGFR-1 TGTC GGTC ATTC TTTT TAGC AGGC ATTCGATCGACGATTTTAGCCCAGCTAGCCAGCTAGCCATAGC AGTTCCCAGCTAGACAGCTAGC ARPM2 PRDM16 EGFR LOC KIAA0450 TACAGCCTTCCCACGTTTTAGCTAGAGTCACACAAAGTTTTGC TAGC Cordero Slides

20 Abstract GenBank AATCGTGACGTACAGCAGTACAAA AGTGGTGAACTACATCCATACAAA Abstract GenBank NOTCH2 NOTCH Non c è soluzione P=71,7% R=78,8% Cordero Slides

21 Valutazione degli algoritmi Recall (R) = TP / (TP+FN) (= numero di geni totali dell articolo) Precision (P)= TP / (TP+FP) (= numero geni riconosciuti) F-score= 2 * P * R / (P + R) Cordero Slides

22 SECONDA METODOLOGIA COSTRUZIONE REGOLE Cordero Slides

23 Core-Term Feature-Term FILTRAGGIO Cordero Slides

24 FILTRAGGIO CONCATENAZIONE Vicinanza POS tagger Cordero Slides

25 FILTRAGGIO Cordero Slides

26 ERRORI: Riferimenti non corretti Concatenazione P= 94,70% R=98,84% Cordero Slides

27 TERZA METODOLOGIA METODOLOGIE STATISTICHE Cordero Slides

28 Metodologie di selezione dei termini da classificare: 1. Shallow parsing (EngCG) 2. Alberi decisionali 3. Identificazione statistica Internal evidence, Naive Bayes Classificazione Alberi decisionali: 45 categorie (nomi geni e proteine, linee cellulari, tessuti ) Combinazione di caratteri Cordero Slides

29 Valutazione dell algoritmo Cordero Slides

30 SHALLOW PARSING (EngCG) Analisi lessicale ed Analisi sintattica Analisi lessicale Analisi sintattica Individuazione classe di appartenenza Scelta di regole euristiche per chiarire le ambiguità Individuazione frasi grammaticalmente eterogenee Estrazione regole sintattiche Frase non analizzata Frase diagnostica Modellare regole Cordero Slides

31 Cordero Slides

32 Cordero Slides

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