Repositorio UFRO · Omeka S

Image Correlation Method for DNA Sequence Alignment

Primer Autor	Curilem Saldias, Millaray
Co-autores	Villarroel Sassarini, Felipe Munoz Poblete, Carlos Vargas Vasquez, Asticio Maureira Butler, Ivan
Título	Image Correlation Method for DNA Sequence Alignment
Editorial	PUBLIC LIBRARY SCIENCE
Revista	PLOS ONE
Lenguaje	en
Resumen	The complexity of searches and the volume of genomic data make sequence alignment one of bioinformatics most active research areas. New alignment approaches have incorporated digital signal processing techniques. Among these, correlation methods are highly sensitive. This paper proposes a novel sequence alignment method based on 2-dimensional images, where each nucleic acid base is represented as a fixed gray intensity pixel. Query and known database sequences are coded to their pixel representation and sequence alignment is handled as object recognition in a scene problem. Query and database become object and scene, respectively. An image correlation process is carried out in order to search for the best match between them. Given that this procedure can be implemented in an optical correlator, the correlation could eventually be accomplished at light speed. This paper shows an initial research stage where results were "digitally" obtained by simulating an optical correlation of DNA sequences represented as images. A total of 303 queries (variable lengths from 50 to 4500 base pairs) and 100 scenes represented by 100 x 100 images each (in total, one million base pair database) were considered for the image correlation analysis. The results showed that correlations reached very high sensitivity (99.01%), specificity (98.99%) and outperformed BLAST when mutation numbers increased. However, digital correlation processes were hundred times slower than BLAST. We are currently starting an initiative to evaluate the correlation speed process of a real experimental optical correlator. By doing this, we expect to fully exploit optical correlation light properties. As the optical correlator works jointly with the computer, digital algorithms should also be optimized. The results presented in this paper are encouraging and support the study of image correlation methods on sequence alignment.#La complejidad de las búsquedas y el volumen de datos genómicos convierten la alineación de secuencias en una de las áreas de investigación más activas de la bioinformática. Los nuevos enfoques de alineación han incorporado técnicas de procesamiento digital de señales. Entre estos, los métodos de correlación son altamente sensibles. Este artículo propone un novedoso método de alineación de secuencias basado en imágenes bidimensionales, donde cada base de ácido nucleico se representa como un píxel de intensidad de gris fija. Las secuencias de consulta y las de la base de datos conocida se codifican según su representación en píxeles, y la alineación de secuencias se aborda como un problema de reconocimiento de objetos en una escena. La consulta y la base de datos se convierten en objeto y escena, respectivamente. Se lleva a cabo un proceso de correlación de imágenes para buscar la mejor coincidencia entre ellas. Dado que este procedimiento puede implementarse en un correlador óptico, la correlación podría realizarse a la velocidad de la luz. Este artículo muestra una etapa inicial de investigación donde los resultados se obtuvieron "digitalmente" mediante la simulación de una correlación óptica de secuencias de ADN representadas como imágenes. Para el análisis de correlación de imágenes se consideraron un total de 303 consultas (de longitud variable, de 50 a 4500 pares de bases) y 100 escenas representadas por imágenes de 100 x 100 cada una (una base de datos total de un millón de pares de bases). Los resultados mostraron que las correlaciones alcanzaron una sensibilidad muy alta (99,01 %), una especificidad alta (98,99 %) y superaron a BLAST al aumentar el número de mutaciones. Sin embargo, los procesos de correlación digital fueron cien veces más lentos que BLAST. Actualmente estamos iniciando una iniciativa para evaluar la velocidad del proceso de correlación de un correlador óptico experimental real. De esta manera, esperamos aprovechar al máximo las propiedades de la luz de correlación óptica. Dado que el correlador óptico funciona conjuntamente con el ordenador, los algoritmos digitales también deben optimizarse. Los resultados presentados en este artículo son alentadores y respaldan el estudio de los métodos de correlación de imágenes en el alineamiento de secuencias.
Tipo de Recurso	Artículo original
Description	The Research Direction of the La Frontera University and the Genomic and Bioinformatics Unit of the Agriaquaculture Nutritional Genomic Center (CGNA), CONICYT-Regional, GORE La Araucania, R10C1001 financed the work presented in the paper. The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript. La Dirección de Investigación de la Universidad de La Frontera y la Unidad de Genómica y Bioinformática del Centro de Genómica Nutricional Agroacuícola (CGNA), CONICYT-Regional, GORE La Araucanía, R10C1001 financiaron el trabajo presentado en este artículo. Los financiadores no tuvieron ninguna participación en el diseño del estudio, la recopilación y el análisis de datos, la decisión de publicar ni la preparación del manuscrito.
doi	10.1371/journal.pone.0039221
Formato Recurso	pdf
Palabras Claves	RECONOCIMIENTO DE PATRONES INVARIAENTES REPRESENTACIÓN GRÁFICA DISEÑO DE FILTROS SIMILITUD BÚSQUEDA INVARIANT PATTERN-RECOGNITION GRAPHICAL REPRESENTATION FILTER DESIGN SIMILARITY SEARCH
Ubicación del archivo	http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0039221
Materias	RECONOCIMIENTO DE PATRONES INVARIAENTES REPRESENTACIÓN GRÁFICA DISEÑO DE FILTROS SIMILITUD BÚSQUEDA INVARIANT PATTERN-RECOGNITION GRAPHICAL REPRESENTATION FILTER DESIGN SIMILARITY SEARCH
Disciplinas de la OCDE	Ciencias de la Información y Bioinformática Óptica Ciencias de la Computación
Título de la cita (Recomendado-único)	Image Correlation Method for DNA Sequence Alignment
Revista/Libro	PLOS ONE
Editorial	PUBLIC LIBRARY SCIENCE
Tipo de ruta	dorada verde
Access Rights	acceso abierto
Derechos de acceso	acceso abierto
Idioma	en
Identificador del recurso (Mandatado-único)	Artículo original
Versión del recurso (Recomendado-único)	versión publicada
Referencia del Financiador (Mandatado si es aplicable-repetible)	UFRO DI ANID CONICYT Genomic and Bioinformatics Unit of the Agriaquaculture Nutritional Genomic Center (CGNA), CONICYT-Regional, GORE La Araucania R10C1001
ISSN	1932-6203
Página de inicio (Recomendado-único)	e39221
Categoría WOS	Multidisciplinary Sciences Ciencias multidisciplinarias
Formato	pdf
Id de Web of Science	WOS:000305825800024