Models, Optimizations, and Tools for Large-Scale Phylogenetic Inference, Handling Sequence Uncertainty, and Taxonomic Validation

Das Konzept der Evolution ist in der modernen Biologie von zentraler Bedeutung. Deswegen liefert die Phylogenetik, die Lehre uber die Verwandschaften und Abstam- mung von Organismen bzw. Spezies, entscheidende Hinweise zur Entschlusselung einer Vielzahl biologischer Prozesse. Phylogenetische Stammbaume sind einerseits fur die Grundlagenforschung wichtig, da sie in Studien uber die Diversifizierung und Umweltanpassung einzelner Organismengruppen (z.B. Insekten oder Vogel) bis hin zu der grosen Herausforderung, die Entstehung und Entwicklung aller Lebensfor- men in einem umfassenden evolutionaren Baum darzustellen (der sog. Tree of Life) Anwendung finden. Andererseits werden phylogenetische Methoden auch in prax- isnahen Anwendungen eingesetzt, um beispielsweise die Verbreitungsdynamik von HIV-Infektionen oder, die Heterogenitat der Krebszellen eines Tumors, zu verstehen. Den aktuellen Stand der Technik in der Stammbaumrekonstruktion stellen Meth- oden Maximum Likelihood (ML) und Bayes’sche Inferenz (BI) dar, welche auf der Analyse molekularer Sequenzendaten (DNA und Proteine) anhand probabilistis- cher Evolutionsmodelle basieren. Diese Methoden weisen eine hohe Laufzeitkom- plexitat auf (N P -schwer), welche die Entwicklung effizienter Heuristiken unabding- bar macht. Hinzu kommt, dass die Berechnung der Zielfunktion (sog. Phylogenetic Likelihood Function, PLF) neben einem hohen Speicherverbrauch auch eine Vielzahl an Gleitkommaarithmetik-Operationen erfordert und somit extrem rechenaufwendig ist. Die neuesten Entwicklungen im Bereich der DNA-Sequenzierung (Next Gener- ation Sequencing, NGS) steigern kontinuierlich den Durchsatz und senken zugleich die Sequenzierungskosten um ein Vielfaches. Fur die Phylogenetik hat dies zur Folge, dass die Dimensionen der zu analysierenden Datensatze alle 2–3 Jahre, um eine Grossenordnung zunhemen. War es bisher ublich, einige Dutzend bis Hun- derte Spezies anhand einzelner bzw. weniger Gene zu analysieren (Sequenzlange: 1–10 Kilobasen), stellen derzeit Studien mit Tausenden Sequenzen oder Genen keine Seltenheit mehr dar. In den nachsten 1–2 Jahren ist zu erwarten, dass die Anal- ysen Tausender bis Zehntausender vollstandiger Genome bzw. Transkriptome (Se- quenzlange: 1–100 Megabasen und mehr) anstehen. Um diesen Aufgaben gewachsen zu sein, mussen die bestehenden Methoden weiterentwickelt und optimiert werden, um vor allem Hochstleistungsrechner sowie neue Hardware-Architekturen optimal nutzen zu konnen. Auserdem fuhrt die sich beschleunigende Speicherung von Sequenzen in offentli- chen Datenbanken wie NCBI GenBank (und ihren Derivaten) dazu, dass eine hohe Qualitat der Sequenzannotierungen (z. B. Organismus- bzw. Speziesname, tax- onomische Klassifikation, Name eines Gens usw.) nicht zwangslaufig gewahrleistet ist. Das hangt unter anderem auch damit zusammen, dass eine zeitnahe Korrektur durch entsprechende Experten nicht mehr moglich ist, solange ihnen keine adaquaten Software-Tools zur Verfugung stehen. In dieser Doktroarbeit leisten wir mehrere Beitrage zur Bewaltigung der oben genannten Herausforderungen. Erstens haben wir ExaML, eine dedizierte Software zur ML-basierten Stamm- baumrekonstruktion fur Hochstleistungsrechner, auf den Intel Xeon Phi Hardware- beschleuniger portiert. Der Xeon Phi bietet im Vergleich zu klassischen x86 CPUs eine hohere Rechenleistung, die allerdings nur anhand architekturspezifischer Op- timierungen vollstandig genutzt werden kann. Aus diesem Grund haben wir zum einen die PLF-Berechnung fur die 512-bit-Vektoreinheit des Xeon Phi umstrukturi- ert und optimiert. Zum anderen haben wir die in ExaML bereits vorhandene reine MPI-Parallelisierung durch eine hybride MPI/OpenMP-Losung ersetzt. Diese hy- bride Losung weist eine wesentlich bessere Skalierbarkeit fur eine hohe Zahl von Kernen bzw. Threads innerhalb eines Rechenknotens auf (>100 HW-Threads fur Xeon Phi). Des Weiteren haben wir eine neue Software zur ML-Baumrekonstruktion na- mens RAxML-NG entwickelt. Diese implementiert, bis auf kleinere Anpassungen, zwar denselben Suchalgorithmus wie das weit verbreitete Programm RAxML, bietet aber gegenuber RAxML mehrere Vorteile: (a) dank den sorgfaltigen Optimierungen der PLF-Berechnung ist es gelungen, die Laufzeiten um den Faktor 2 bis 3 zu reduzieren (b) die Skalierbarkeit auf extrem grosen Eingabedatensatzen wurde verbessert, in- dem ineffiziente topologische Operationen eliminiert bzw. optimiert wurden, (c) die bisher nur in ExaML verfugbaren, fur grose Datensatze relevanten Funktionen wie Checkpointing sowie ein dedizierter Datenverteilungsalgorithmus wurden nachimple- mentiert (d) dem Benutzer steht eine grosere Auswahl an statistischen DNA-Evo- lutionsmodellen zur Verfugung, die zudem flexibler kombiniert und parametrisiert werden konnen (e) die Weiterentwicklung der Software wird aufgrund der modularen Architektur wesentlich erleichtert (die Funktionen zur PLF-Berechnung wurden in eine gesonderte Bibliothek ausgeglidert). Als nachstes haben wir untersucht, wie sich Sequenzierungsfehler auf die Genau- igkeit phylogenetischr Stammbaumrekonstruktionen auswirken. Wir modifizieren den RAxML bzw. RAxML-NG Code dahingehend, dass sowohl die explizite Angabe von Fehlerwahrscheinlichkeiten als auch die automatische Schatzung von Fehlerraten mittels der ML-Methode moglich ist. Unsere Simulationen zeigen: (a) Wenn die Fehler gleichverteilt sind, kann die Fehlerrate direkt aus den Sequenzdaten geschatzt werden. (b) Ab einer Fehlerrate von ca. 1% liefert die Baumrekonstruktion unter Berucksichtigung des Fehlermodells genauere Ergebnisse als die klassische Methode, welche die Eingabe als fehlerfrei annimmt. Ein weiterer Beitrag im Rahmen dieser Arbeit ist die Software-Pipeline SATIVA zur rechnergestutzten Identifizierung und Korrektur fehlerhafter taxonomischer An- notierungen in grosen Sequenzendatenbanken. Der Algorithmus funktioniert wie folgt: fur jede Sequenz wird die Platzierung im Stammbaum mit dem hochst- moglichen Likelihood-Wert ermittelt und anschliesend gepruft, ob diese mit der vorgegeben taxonomischen Klassifikation ubereinstimmt. Ist dies nicht der Fall, wird also eine Sequenz beispielsweise innerhalb einer anderen Gattung platziert, wird die Sequenz als falsch annotiert gemeldet, und es wird eine entsprechende Umklassifizierung vorgeschlagen. Auf simulierten Datensatzen mit zufallig eingefug- ten Fehlern, erreichte unsere Pipeline eine hohe Identifikationsquote (>90%) sowie Genauigkeit (>95%). Zur Evaluierung anhand empirischer Daten, haben wir vier offentliche rRNA Datenbanken untersucht, welche zur Klassifizierung von Bakterien haufig als Referenz benutzt werden. Dabei haben wir je nach Datenbank 0.2% bis 2.5% aller Sequenzen als potenzielle Fehlannotierungen identifiziert.