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INRAO

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PEPR Agroécologie et numérique

Inria

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

GenPhySE

# Cross-species use of neural networks to improve pig genome annotation - a proof of concept

Authors: MAILLARD Noémien, DEMARS Julie, MOURAD Raphaël

## Context

> Pig genome annotation has to be improved

> Pig data are not abundant enough to train efficient deep learning algorithms

> Human and murine data are abundant

## Objective

Use Deep learning algorithms (example: Deepbind, Alipanahi et al. 2015, Nature Biotechnology) trained with human and murine data to predict variant impact on transcription factor binding on pig sequences.

## Method and results

### 1) Determine expected peak count

$$ \frac{\text{Human peak count on whole genome} \times \text{pig genome size}}{\text{Human genome size}} = \text{Expected peak count on whole pig genome} $$

### 2) Adjust cutoff to obtain expected number of peaks

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 1:** Comparison between CTCF Deepbind predictions and observed data. Deepbind predictions (grey), observed data in liver (red), lung (green) and spleen (blue). Lung and Spleen peaks are the result of 2 merged bed files. Bottom: percentage of observed peaks predicted by Deepbind.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 2:** Example of peaks predicted by Deepbind with adjusted cutoffs for proteins of interest in a 300kb region. IGV representation (Robinson et al. 2023, Bioinformatics). From top to bottom, genes in the region (dark blue), CTCF observed peaks in lung (red), compared to CTCF predicted peaks (orange). Variants observed in a dataset of 30 pigs and potentially associated with growth and adiposity phenotypes (green). Predicted peaks for other proteins of interest (light blue). On the right, magnification of variant overlaps on peaks.</figcaption></figure>

## Conclusions

> More than 60% of observed peaks are predicted by Deepbind compared to 3 observations

> Predictive biology seems a good alternative to improve gene regulation understanding

## Perspectives

> Make predictions available to scientific community

> Consider and prioritize variants for functional validation

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Centre
Occitanie-Toulouse

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

24, chemin de Borde-Rouge
- Auzeville Tolosane,
31326 Castanet Tolosan

Contact:
noemien.maillard@inrae.fr
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