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Performance de anotação automática com grupos de ortólogos KOG

Performance de anotação automática com grupos de ortólogos KOG. Se vc conhece os grupos de ortólogos de MO E vc pode conhecer a anotação correta de ESTs de um MO Um experimento pode ser feito! Mas… vc tem que conhecer o cutoff para o alinhamento de uma EST com a sua proteína cognata

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Performance de anotação automática com grupos de ortólogos KOG

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Presentation Transcript

  1. Performance de anotação automáticacom grupos de ortólogos KOG • Se vc conhece os grupos de ortólogos de MO • E vc pode conhecer a anotação correta de ESTs de um MO • Um experimento pode ser feito! • Mas… vc tem que conhecer o cutoff para o alinhamento de uma EST com a sua proteína cognata • (parece simples mas não é)

  2. Como é uma entrada KOG?

  3. As seqüências analisadas

  4. Seqüências de pUC reunidas por 82% de similaridade equivalem a 96% de identidade .93 82%

  5. Os cutoffs se aproximam de 80% de similaridadepara alinhamentos EST-proteina correta 80% PROTEINA 78% 78% 84% EST 84%

  6. O teste de anotação hsa dme KOG ath cel BLAST Cutoff 78% Assigned ESTs to desired KOGs dme ESTs

  7. Elimine o KOG para um organismo por vez(transforme-o em um transcriptoma novo) hsa dme KOG ath cel BLAST • correct: same KOG • changed: distinct KOG • speculated: not assigned dme ESTs

  8. correct especulated changed A especulação minimiza com o cutoff apropriado de “designação”

  9. 1,8% 1,2% 5,1% 5,5% 1,6% 2,4% 3,0% 5,2% 96,3% 89,3% 96,7% 91,9% A anotação correta é maior que 90% correct changed especulated

  10. Picturing Discovering Quantas ESTs eu preciso para descobrir oKOG todo?(com ou sem o organismo cognato na base)

  11. Por categoria funcional C. elegans picturing sampling D. melanogaster

  12. Schistosoma mansoni KOG category

  13. Sumarizando • 80% (EST-aa) equivale a cutoff de 96% (EST-nt) usado no UniGene • Anotação com KOG é acima de 90% correta • Clusters KOG de S. mansoni não foram completamente descobertos • Alguns podem estar faltando…

  14. Níveis de expressão e amostragemem bibliotecas de EST • A chance de descobrir um gene dependerá • Da ocorrência • Da conservação • Ambos podem ser estimados em Organismos Modelo

  15. KOG clusters ath cel dme hsa N Sampling athESTs {N} Conservation Computando amostragem e conservaçãode ESTs usando organismos modelo

  16. I MISS YOUaplicado a S. mansoni

  17. I MISS YOUaplicado a S. mansoni

  18. Glicólise: exemplo de amostragem

  19. Genes muito expressos são mais compartilhados que os pouco expressos

  20. Resumindo • K-EST sugere a chance de descobrir um gene com quantidades crescentes de ESTs • Mostra o nível de variação da expressão entre as várias bibliotecas usando estatística de Steckel “R” • Amostragem conjugada a conservação, em organismos modelo, pode indicar ausência de genes

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