An approach to improved microbial eukaryotic genome annotation

Les nouvelles technologies de séquençage d’ADN ont accélérées la vitesse à laquelle les données génomiques sont générées. Par contre, une fois séquencées et assemblées, un défi continu est l'annotation structurelle précise de ces nouvelles séquences génomiques. Par le séquençage et l'assemblage du transcriptome (RNA-Seq) du même organisme, la précision de l'annotation génomique peut être améliorée, car les lectures de RNA-Seq et les transcrits assemblés fournissent des informations précises sur la structure des gènes. Plusieurs pipelines bio-informatiques actuelles incorporent des informations provenant du RNA-Seq ainsi que des données de similarité des séquences protéiques, pour automatiser l'annotation structurelle d’un génome de manière que la qualité se rapproche à celle de l'annotation par des experts. Les pipelines suivent généralement un flux de travail similaire. D'abord, les régions répétitives sont identifiées afin d'éviter de fausser les alignements de séquences et les prédictions de gènes. Deuxièmement, une base de données est construite contenant les données expérimentales telles que l’alignement des lectures de séquences, des transcrits et des protéines, ce qui informe les prédictions de gènes basées sur les Modèles de Markov Cachés généralisés. La dernière étape est de consolider les alignements de séquences et les prédictions de gènes dans un consensus de haute qualité. Or, les pipelines existants sont complexes et donc susceptibles aux biais et aux erreurs, ce qui peut empoisonner les prédictions de gènes et la construction de modèles consensus. Nous avons développé une approche améliorée pour l'annotation des génomes eucaryotes microbiens. Notre approche comprend deux aspects principaux. Le premier est axé sur la création d'un ensemble d'évidences extrinsèques le plus complet et diversifié afin de mieux informer les prédictions de gènes. Le deuxième porte sur la construction du consensus du modèle de gènes en utilisant les évidences extrinsèques et les prédictions par MMC, tel que l'influence de leurs biais potentiel soit réduite. La comparaison de notre nouvel outil avec trois pipelines populaires démontre des gains significatifs de sensibilité et de spécificité des modèles de gènes, de transcrits, d'exons et d'introns dans l’annotation structural de génomes d’eucaryotes microbiens.
New sequencing technologies have considerably accelerated the rate at which genomic data is being generated. One ongoing challenge is the accurate structural annotation of those novel genomes once sequenced and assembled, in particular if the organism does not have close relatives with well-annotated genomes. Whole-transcriptome sequencing (RNA-Seq) and assembly—both of which share similarities to whole-genome sequencing and assembly, respectively—have been shown to dramatically increase the accuracy of gene annotation. Read coverage, inferred splice junctions and assembled transcripts can provide valuable information about gene structure. Several annotation pipelines have been developed to automate structural annotation by incorporating information from RNA-Seq, as well as protein sequence similarity data, with the goal of reaching the accuracy of an expert curator. Annotation pipelines follow a similar workflow. The first step is to identify repetitive regions to prevent misinformed sequence alignments and gene predictions. The next step is to construct a database of evidence from experimental data such as RNA-Seq mapping and assembly, and protein sequence alignments, which are used to inform the generalised Hidden Markov Models of gene prediction software. The final step is to consolidate sequence alignments and gene predictions into a high-confidence consensus set. Thus, automated pipelines are complex, and therefore susceptible to incomplete and erroneous use of information, which can poison gene predictions and consensus model building. Here, we present an improved approach to microbial eukaryotic genome annotation. Its conception was based on identifying and mitigating potential sources of error and bias that are present in available pipelines. Our approach has two main aspects. The first is to create a more complete and diverse set of extrinsic evidence to better inform gene predictions. The second is to use extrinsic evidence in tandem with predictions such that the influence of their respective biases in the consensus gene models is reduced. We benchmarked our new tool against three known pipelines, showing significant gains in gene, transcript, exon and intron sensitivity and specificity in the genome annotation of microbial eukaryotes.