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M1 BBS Graphes - Projets

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Bibliothèque Python

Une partie du projet consiste à terminer la bibliothèque python entamée au cours des TP.

La liste des méthodes à implémenter est la suivante :

  • TP1: dfs, is_acyclic, topological_sort
  • TP2: bfs, BellmanFord, FloydWarshall, FloydWarshallPath, diameter
  • ajouter
    • une fonction qui renvoie la liste des sommets sources : sources(g)
    • une fonction qui renvoie la liste des puits : sinks(g)

Une attention particulière sera portée à la qualité du code et de ses commentaires. Un script de tests/validations devra être fourni (ou bien intégré directement dans la bibliothèque) et testera chacune des fonctions sur un exemple.

Bonus si vous ajoutez également l'algorithme de Dijkstra et/ou Johnson.

Gene Ontology

La deuxième partie du projet consiste à étendre la bibliothèque python afin de fournir des utilitaires pour la Gene Ontology. Ses principales fonctionnalités seront :

  • le chargement du graphe représentant la Gene Ontology
  • le chargement des associations gene product - GO Term

Une fois ces étapes réalisées, les méthodes à implémenter sont :

  • détermination du plus long chemin afin d'obtenir la profondeur maximale des trois ontologies (biological process, molecular function et cellular component)
  • obtention des gene products directement associés à un GO Term
  • obtention des GO Terms directement associés à un gene product
  • obtention des gene products associés à un GO Term ou à un de ses descendants (ou ancêtres selon le choix sur l'orientation des arcs lors du chargement du graphe) correspondant à des termes GO plus spécifiques
  • pour un gene product, l'obtention des GO Terms associés en incluant les termes ancêtres (ou descendants ...) correspondant à des termes GO plus généraux

Pour le chargement du graphe de la Gene Ontology ainsi que le chargement des annotations spécifiques à un organisme, il vous est fourni en exemple un fichier GeneOntology.py proposant les fonctions load_OBO pour le chargement du graphe de la Gene Ontology et load_GOA pour le chargement des annotations et leur ajout au graphe précédent. Vous pouvez vous servir de GeneOntology.py comme base de départ pour cette partie du projet, auquel cas vous ajouterez donc des fonctions.

Pour le chargement du graphe, il s'agit d'implémenter la méthode load_OBO qui charge le format OBO (version 1.2, cf. OBO_1.2). Toutes les spécifications du format ne sont pas à respecter. On ne s'intéressera qu'aux tags : id, name, namespace, def, is_a, relationship. Les termes indiqués obsolete sont à ignorer. Le fichier à charger sera celui nommé go-basic dans la partie téléchargement de http://geneontology.org.

Pour le chargement des annotations, le format à prendre en charge s'appelle gaf (version 2.1). Vous pourrez travailler sur le(s) fichier(s) de votre choix à sélectionner dans la partie Annotations de la section téléchargement de http://geneontology.org. Un ensemble de proteomes est disponible sur le FTP de l'EBI : ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/GO/goa, notamment le répertoire proteomes, avec le README qui vous indique à quoi correspondent les colonnes des fichiers. Celles (au minimum) à conserver sont :

  • 2) DB_Object_ID = identifiant unique (id)
  • 3) DB_Object_Symbol = nom du produit du gène (name)
  • 7) Evidence Code = qualité de l'annotation (evidence-code)
  • 11) DB_Object_Synonym = autres identifiants pour ce produit de gène (aliases).

Vous devez donc choisir un organisme parmi tout ceux disponibles ou bien en prendre un dans la liste ci dessous :

  1. E. coli 18.E_coli_MG1655.goa
  2. M. musculus 59.M_musculus.goa
  3. H. sapiens 25.H_sapiens.goa
  4. C. elegans 9.C_elegans.goa
  5. G. gallus 21457.G_gallus.goa
  6. R. norvegicus 122.R_norvegicus.goa
  7. D. melanogaster 17.D_melanogaster.goa
  8. A. thaliana 217288.A_thaliana.goa
  9. D. rerio 20721.D_rerio.goa
  10. S. aureus 22608.S_aureus_NCTC_8325.goa
  11. S. cerevisiae 71242.S_cerevisiae_ATCC_204508.goa
  12. S. mutans 102.S_mutans_ATCC_700610.goa
  13. P. putida 109.P_putida_KT2440.goa
  14. C. tetani' 119.C_tetani.goa
  15. B. cereus 134.B_cereus_ATCC_14579.goa
  16. D. radiodurans 16.D_radiodurans.goa
  17. S. thermophilum 20300.S_thermophilum.goa
  18. T. thermophilus 20981.T_thermophilus_HB8.goa
  19. H. influenzae 21.H_influenzae_ATCC_51907.goa
  20. L. major 21780.L_major.goa
  21. P. fluorescens 21840.P_fluorescens_Pf-5.goa
  22. N. crassa 22025.N_crassa.goa
  23. A. gambiae 22426.A_gambiae.goa
  24. M. truncatula 23232.M_truncatula.goa
  25. O. sativa indica 23240.O_sativa_indica.goa
  26. P. parasitica 2325912.P_parasitica_CBS_412.66.goa
  27. O. oeni 25791.O_oeni.goa
  28. M. smegmatis 25827.M_smegmatis.goa


Le choix de l'organisme doit être renseigné dans le sondage ci-après. La règle est que deux étudiants ne doivent pas travailler sur le même organisme (premier arrivé, premier servi). sondage : https://framadate.org/M1BBS-Graph-Project-Organism

Dossier à rendre sous la forme d'une archive au format zip ou tar.gz

Le code de la bibliothèque annoté et assorti de jeux de tests (sans le fichier obo qui est le même pour tous).

Un rapport synthétique au format PDF comprenant a minima les sections :

  • analyse
    • analyse du contexte, des besoins et des fonctionnalités à fournir
  • conception
    • choix d'une représentation
    • choix des algorithmes (avec leur complexité) pour réaliser les fonctionnalités demandées
  • réalisation
    • choix techniques
    • résultats obtenus sur les données traitées
      • temps d'exécution
      • nombre de sommets, d'arcs, nombre de gene products, ... il serait intéressant dans cette partie d'étudier à quel point l'organisme choisi est annoté (nombre de gènes annotés vs. nombre de gènes dans le génome, en fonction des différentes branches de la GO, distribution du nombre d'annotation par gènes, ...).
      • résultats des tests réalisés
  • bilan et perspectives
    • est-ce que les besoins sont satisfaits ?
    • discussion sur les résultats obtenus par rapport aux choix effectués
    • qu'est-ce quil est possible d'améliorer ?

Pour ces différentes sections, des schémas peuvent venir appuyer votre discours.

Date limite d'envoi du dossier : avant le 22 décembre 2018

Documentation pour GeneOntology.py

load_OBO(filename)

def load_OBO(filename):
	"""
	parse the OBO file and returns the graph
	obsolete terms are discarded
	only is_a and part_of relationships are loaded
 
	Extract of a file to be parsed:
	[Term]
	id: GO:0000028
	name: ribosomal small subunit assembly
	namespace: biological_process
	def: "The aggregation, arrangement and bonding together of constituent RNAs and proteins to form the small ribosomal subunit." [GOC:jl]
	subset: gosubset_prok
	synonym: "30S ribosomal subunit assembly" NARROW [GOC:mah]
	synonym: "40S ribosomal subunit assembly" NARROW [GOC:mah]
	is_a: GO:0022618 ! ribonucleoprotein complex assembly
	relationship: part_of GO:0042255 ! ribosome assembly
	relationship: part_of GO:0042274 ! ribosomal small subunit biogenesis
	"""
	def parseTerm(lines):
		# search for obsolete
		for l in lines:
			if l.startswith('is_obsolete: true'): return
		# otherwise create node
		id = lines.pop(0)[4:].rstrip()
		term = gr.add_node(g,id)
		term['id'] = id
		term['type'] = 'GOTerm'
		for line in lines:
			# attributes (name, namespace, def)
			if line.startswith('name: '): term['name'] = line[6:]
			elif line.startswith('namespace: '): term['namespace'] = line[11:]
			elif line.startswith('def: '): term['def'] = line[5:]
			elif line.startswith('alt_id: '): g['alt_id'][ line[8:] ] = id # alternate ids
			# relationships
			elif line.startswith('is_a:'): # is_a
				parent = line[6:line.index('!')].rstrip()
				e = gr.add_edge(g,id, parent)
				e['type'] = 'is_a'
			elif line.startswith('relationship: part_of '): # part_of
				line = line[line.index('GO:'):]
				dest = line[:line.index(' ')]
				e = gr.add_edge(g,id, dest)
				e['type'] = 'part_of'
	#
	g=gr.create_graph(directed=True, weighted=False)
	g['alt_id'] = {} # alternate GO ids
	with open(filename) as f: 
		line = f.readline().rstrip()
		# skip header to reach 1st Term
		while not line.startswith('[Term]'): 
			line = f.readline().rstrip()
		buff = []
		line = f.readline()
		stop = False
		while line and not stop:
			# buffer lines until the next Term is found
			line = line.rstrip()
			# new Term
			if line.startswith('[Term]'):
				# next Term found: create corresponding node and edges in parseTerm and empty buffer
				parseTerm(buff)
				buff=[]
			# last Term
			elif line.startswith('[Typedef]'):
				parseTerm(buff)
				stop=True
			# or append to buffer
			else:
				buff.append(line)
			line = f.readline()
	return g

Exemple pour le GOTerm suivant du fichier .obo

[Term]
id: GO:0000028
name: ribosomal small subunit assembly
namespace: biological_process
def: "The aggregation, arrangement and bonding together of constituent RNAs and proteins to form the small ribosomal subunit." [GOC:jl]
subset: gosubset_prok
synonym: "30S ribosomal subunit assembly" NARROW [GOC:mah]
synonym: "40S ribosomal subunit assembly" NARROW [GOC:mah]
is_a: GO:0022618 ! ribonucleoprotein complex assembly
relationship: part_of GO:0042255 ! ribosome assembly
relationship: part_of GO:0042274 ! ribosomal small subunit biogenesis

Dans le script python, un sommet correspondant sera créé :

 go['nodes']['GO:0000028'] = {
   'id'        : 'GO:0000028',
   'name'      : 'ribosomal small subunit assembly',
   'def'       : 'The aggregation, arrangement and bonding together of constituent RNAs and proteins to form the small ribosomal subunit." [GOC:jl]',
   'namespace' : 'biological_process',
   'type'      : 'GOTerm'
 }

Et les arcs suivants :

 go['edges']['GO:0000028']['GO:0022618'] = { 'type': 'is_a' }
 go['edges']['GO:0000028']['GO:0042255'] = { 'type': 'part_of' }
 go['edges']['GO:0000028']['GO:0042274'] = { 'type': 'part_of' }

load_GOA

def load_GOA(go, filename):
	"""
	parse GOA file and add annotated gene products to previsouly loaded graph go
 
	Extract of a file to be parsed:
	!gaf-version: 2.1
	!GO-version: http://purl.obolibrary.org/obo/go/releases/2016-10-29/go.owl
	UniProtKB  A5A605  ykfM      GO:0006974  PMID:20128927   IMP              P  Uncharacterized protein YkfM    YKFM_ECOLI|ykfM|b4586         protein taxon:83333  20100901  EcoCyc
	UniProtKB  A5A605  ykfM      GO:0016020  GO_REF:0000037  IEA              C  Uncharacterized protein YkfM    YKFM_ECOLI|ykfM|b4586         protein taxon:83333  20161029  UniProt
	UniProtKB  P00448  sodA      GO:0004784  GO_REF:0000003  IEA  EC:1.15.1.1 F  Superoxide dismutase [Mn]       SODM_ECOLI|sodA|JW3879|b3908  protein taxon:83333  20161029  UniProt
	UniProtKB  P00393  ndh  NOT  GO:0005737  PMID:6784762    IDA              C  NADH dehydrogenase              DHNA_ECOLI|ndh|JW1095|b1109   protein taxon:83333  20100621  EcoliWiki
	    0        1       2   3       4             5          6        7      8             9                              10
	             id    name        go_id               evidence-codes                     desc                           aliases
	"""
	names = {}
	go['names'] = names # gene names or gene product names (column 3)
	with open(filename) as f: 
		line = f.readline()
		while line:
			if not line.startswith('!'):
				cols = line.rstrip().split('\t')
				id = cols[1]
				go_id = cols[4]
				if go_id not in go['nodes']: # GOTerm not found search alternate ids
					if go_id in go['alt_id']: # success
						go_id = go['alt_id'][go_id] # replace term
					else: # warn user
						print('Warning: could not attach a gene product (%s) to a non existing GO Term (%s)' % (id, go_id))
				if go_id in go['nodes']:
					# create node for gene product if not already present
					if id not in go['nodes']:
						g = gr.add_node(go,id)
						g['id'] = id
						g['type'] = 'GeneProduct'
						names[cols[2]] = id
					# create or update gene product attributes
					gp = go['nodes'][id]
					gp['name'] = cols[2]
					gp['desc'] = cols[9]
					gp['aliases'] = cols[10]
					# attach gene product to GOTerm
					go_term = go['nodes'][go_id]
					e = gr.add_edge(go, id, go_id)
					e['type'] = 'annotation'
					if 'evidence-codes' not in e: e['evidence-codes'] = []
					e['evidence-codes'].append( cols[6] )
				else: # go_id or alt_id not found in GOTerms
					print('Error: could not attach a gene product (%s) to non existing GO Term (%s)' % (id, go_id))
			line = f.readline()

Exemple pour les lignes suivantes du fichier .goa d'Escherichia coli K12

UniProtKB       A5A605  ykfM            GO:0006974      PMID:20128927   IMP                                     P       Uncharacterized protein YkfM    YKFM_ECOLI|ykfM|b4586   protein taxon:83333     20100901        EcoCyc          
UniProtKB       A5A605  ykfM            GO:0016020      GO_REF:0000037  IEA     UniProtKB-KW:KW-0472            C       Uncharacterized protein YkfM    YKFM_ECOLI|ykfM|b4586   protein taxon:83333     20161029        UniProt         
UniProtKB       A5A605  ykfM            GO:0016020      GO_REF:0000039  IEA     UniProtKB-SubCell:SL-0162       C       Uncharacterized protein YkfM    YKFM_ECOLI|ykfM|b4586   protein taxon:83333     20161029        UniProt         
UniProtKB       A5A605  ykfM            GO:0016021      GO_REF:0000037  IEA     UniProtKB-KW:KW-0812            C       Uncharacterized protein YkfM    YKFM_ECOLI|ykfM|b4586   protein taxon:83333     20161029        UniProt         
UniProtKB       A5A605  ykfM            GO:0046677      PMID:20128927   IMP                                     P       Uncharacterized protein YkfM    YKFM_ECOLI|ykfM|b4586   protein taxon:83333     20100901        EcoCyc          

Le sommet suivant sera créé

 go['nodes']['A5A605'] = {
   'id'      : 'A5A605',
   'name'    : 'ykfM',
   'desc'    : 'Uncharacterized protein YkfM',
   'aliases' : 'YKFM_ECOLI|ykfM|b4586',
   'type'    : 'GeneProduct'
 }

et les arcs suivants :

 go['edges']['A5A605'] = {
   'GO:0006974': { 'evidence-codes': ['IMP'],        'type': 'annotation'},
   'GO:0016020': { 'evidence-codes': ['IEA', 'IEA'], 'type': 'annotation'},
   'GO:0016021': { 'evidence-codes': ['IEA'],        'type': 'annotation'},
   'GO:0046677': { 'evidence-codes': ['IMP'],        'type': 'annotation'}}

D'autres fonctions avec la documentation sont aussi présentes :

  • max_depth
  • GOTerms
  • GeneProducts

Il s'agira de compléter le code pour qu'elles renvoient bien ce qu'elles sont censées renvoyer.