Intrinsically disordered protein prediction for genomes and metagenomes
Creators: name: Παπαστράτης, Ηλίας Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Πρόβλεψη εγγενώς διαταραγμένων πρωτεΐνών
Μεταγονιδιώματα
Βαθιά μάθηση
Intrinsic protein disorder
Metagenomes
Deep learning

description: Proteins are biomolecules that define a cell's function, architecture, sensitivity to environmental changes and lifetime. They are made up of one or more long chains of organic chemicals known as amino acids. In general, proteins have discrete and stable three-dimensional structures determined by relatively consistent atom positions. However, intrinsically disordered proteins is another class of functional proteins and protein sections, which comprises highly dynamic regions or proteins that lack an entire ordered structure. The biophysical and functional properties of intrinsically disordered proteins are represented by the composition and sequence complexity properties and have been used to develop algorithms that can predict intrinsic disorder in a protein sequence with high accuracy. Accurate prediction of disordered proteins and regions is critical for both basic research, such as protein structure and function prediction as well as practical applications, such as drug development and personalized, precision medicine. Furthermore, the study of the genome sequences of a collection of species living in the same environment is known as metagenomics and allows scientists to examine the genomes of uncultured bacteria. Moreover, sequencing technologies are expanding and revolutionizing our knowledge of the microbial world, and they can sequence uncultured microorganisms obtained directly from their surroundings. Overall, metagenomics sequencing studies have greatly expanded our understanding of the protein universe, providing over half of all currently known protein sequences. In this thesis, we investigate the problem of intrinsic disorder prediction using machine and deep learning networks and employ prediction methods on metagenomic data. We adopt a Transformer network for intrinsic disorder prediction, which uses only protein sequences as input and creates representations with biological features to predict intrinsic disorder. In addition, transfer learning from large scale protein databases is adopted in order to increase prediction performance. The second contribution of this research is to conduct a complete comparison of several intrinsic disorder predictors in order to assess their agreement of their predicted disordered regions and explain their performance. Finally, we test intrinsic disorder predictors on assembled proteins from simulated metagenome data as a forward-looking perspective towards this new direction.
description: Οι πρωτεΐνες είναι μόρια που καθορίζουν τη λειτουργία, την αρχιτεκτονική, την ευαισθησία στις περιβαλλοντικές αλλαγές και τη διάρκεια ζωής ενός κυττάρου και αποτελούνται από μία ή περισσότερες μακριές αλυσίδες οργανικών χημικών ουσιών γνωστών ως αμινοξέα. Γενικά, οι πρωτεΐνες έχουν διακριτές και σταθερές τρισδιάστατες δομές που καθορίζονται από σχετικά σταθερές θέσεις ατόμων. Ωστόσο, οι εγγενώς διαταραγμένες πρωτεΐνες είναι μια άλλη κατηγορία λειτουργικών πρωτεϊνών και πρωτεϊνικών τμημάτων, η οποία περιλαμβάνει μικρότερες ή μεγαλύτερες εξαιρετικά δυναμικές περιοχές ή πρωτεΐνες που στερούνται μιας ολόκληρης διατεταγμένης δομής. Οι βιοφυσικές και λειτουργικές ιδιότητες των εγγενώς διαταραγμένων πρωτεϊνών αντιπροσωπεύονται από ιδιότητες, όπως η πολυπλοκότητας της σύνθεσης και της αλληλουχίας και έχουν χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη αλγορίθμων που μπορούν να προβλέψουν την εγγενή διαταραχή σε μια αλληλουχία πρωτεΐνης με υψηλή ακρίβεια. Η ακριβής πρόβλεψη διαταραγμένων πρωτεϊνών και περιοχών είναι κρίσιμη τόσο για τη βασική έρευνα, όπως η πρόβλεψη της δομής και της λειτουργίας των πρωτεϊνών αλλά και για πρακτικές εφαρμογές όπως η ανάπτυξη φαρμάκων. Η μελέτη των αλληλουχιών του γονιδιώματος μιας συλλογής ειδών που ζουν στο ίδιο περιβάλλον είναι γνωστή ως μεταγονιδιωματική και επιτρέπει στους επιστήμονες να εξετάσουν τα γονιδιώματα των μη καλλιεργημένων βακτηρίων. Επιπλέον, οι τεχνολογίες προσδιορισμού της αλληλουχίας των νουκλεϊκών οξέων διευρύνουν και φέρνουν επανάσταση στη γνώση μας για τον κόσμο των μικροβίων και μπορούν να εξερευνήσουν μικροοργανισμούς που λαμβάνονται απευθείας από το περιβάλλον. Συνολικά, οι μελέτες αλληλουχίας μεταγονιδιωμάτων έχουν διευρύνει σημαντικά την κατανόησή μας για ένα μεγάλο εύρος των πρωτεϊνών, παρέχοντας ένα πολύ μεγάλο ποσοστό από τις πιο γνωστές αλληλουχίες πρωτεϊνών. Σε αυτή τη διατριβή, διερευνούμε το πρόβλημα της πρόβλεψης ενδογενών διαταραχών χρησιμοποιώντας δίκτυα μηχανικής και βαθιάς μάθησης και εφαρμόζουμε αυτές τις μεθόδους πρόβλεψης σε μεταγονιδιωματικά δεδομένα. Αναπτύσσουμε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο για την πρόβλεψη εγγενών διαταραχών, το οποίο χρησιμοποιεί μόνο αλληλουχίες πρωτεϊνών ως είσοδο και δημιουργεί αναπαραστάσεις λαμβάνοντας υπόψιν τα βιολογικά χαρακτηριστικά για την πρόβλεψη της εγγενούς διαταραχής. Επιπλέον, υιοθετείται η μεταφορά γνώσης από μεγάλης κλίμακας βάσεις δεδομένων πρωτεϊνών για την βελτίωση της αποτελεσματικότητας της μεθόδου στην αναγνώριση πρωτεϊνών χαμηλής πολυπλοκότητας. Η δεύτερη συνεισφορά αυτής της έρευνας είναι η διεξαγωγή μιας πλήρους σύγκρισης αρκετών προγνωστικών εγγενών διαταραχών προκειμένου να αξιολογηθεί η συμφωνία τους με τις προβλεπόμενες διαταραγμένες περιοχές τους και να εξηγηθεί η απόδοσή τους. Τέλος, δοκιμάζουμε διάφορους παραμέτρους για την παραγωγή δεδομένων προσομοίωσης μεταγονιδιώματων και χρησιμοποιούμε μεθόδους πρόβλεψης πρωτεϊνών χαμηλής πολυπλοκότητας στα παραγόμενα δεδομένα.