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