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Applications of graph Segmentation Algorithms For Quantitative Genomic Analyses

Applications of Graph Segmentation Algorithms For Quantitati...

引用

作者： Gunady, Mohamed University of Maryland

学位级别：博士

There is a growing interest in utilizing graph formulations and graph-based algorithms in different subproblems of genomic analysis. Since graphs provide a natural and efficient representation of sequences of data where some structural relationships are observed within the data, we study some graph applications in quantitative analysis of typical RNA-seq and Whole Genome Sequencing pipelines. Analysis of differential alternative splicing from RNA-seq data is complicated by the fact that many RNA-seq reads map to multiple transcripts, besides, the annotated transcripts are often a small subset of the possible transcripts of a gene. This work describes Yanagi, a tool for segmenting transcriptomes to create a library of maximal L-disjoint segments from a complete transcriptome annotation. That segment library preserves transcriptome substrings and structural relationships between transcripts while eliminating unnecessary sequence duplications. First, we formalize the concept of transcriptome segmentation and propose an efficient algorithm for generating segment libraries. The resulting segment sequences can be used with pseudo-alignment tools to quantify gene expression and alternative splicing at the segment level and provide gene-level visualization of the segments for more interpretability. The notion of transcript segmentation as introduced here and implemented in Yanagi opens the door for the application of lightweight, ultra-fast pseudo-alignment algorithms in a wide variety of RNA-seq analyses. Furthermore, we show how transcriptome quantification can be performed from segment-level statistics. We present an EM algorithm that uses segment counts as features to estimate transcripts relative abundances in a way that maximizes the likelihood of the observed sequenced data. Then we tackle the problem of quantification in an incomplete annotation setting. We propose an assembly-free correction procedure that reduces bias in the estimated abundances of the annotate

关键词： Bioinformatics Computer science Alternative Splicing graph Algorithms population reference graph RNA-seq scRNA-seq Transcriptome Quantification

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