Cloud Computing orientado a las filogenias datadas

Cloud Computing orientado a las
filogenias datadas
Estudiante: JOSÈ MARIA GONZÁLEZ ALBA
MÁSTER EN BIOINFORMÁTICA Y BIOLOGÍA COMPUTACIONAL
ESCUELA NACIONAL DE SALUD- INSTITUTO DE SALUD CARLOS III
2014-2015
CENTRO/EMPRESA DONDE SE DESALLORARON LAS PRACTICAS
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
DIRECTOR DE LA TESIS
JOSÉ LUIS VÁZQUEZ POLETTI
FECHA: 01 de FEBRERO de 2016
AGRADECIMIENTOS
A José Luis Vázquez-Poletti sin cuya ayuda este viaje por las nubes sería imposible
ÌNDICE
RESUMEN.......................................................................................................1
OBJETIVOS....................................................................................................2
INTRODUCCIÓN...........................................................................................3
MATERIAL Y MÉTODOS............................................................................6
RESULTADOS................................................................................................7
DISCUSIÓN.....................................................................................................9
CONCLUSIONES..........................................................................................11
BIBLIOGRAFIA............................................................................................12
RESUMEN
La idea central de la teoría de la evolución es que las especies se relacionan a través de
la historia de la descendencia común, cualquier estudio de secuencias genéticas en
diferentes especies o individuos de una población es probable que comience con un
análisis filogenético. La cantidad de datos producidos por las nuevas tecnologías de
secuenciación (NGS) y la complejidad de las preguntas en biología evolutiva plantea
grandes retos estadísticos y computacionales.
BEAST es un programa multiplataforma para el análisis bayesiano de secuencias
moleculares orientado a filogenias datadas y sirve como método para comprobar
hipótesis evolutivas sin estar condicionado a una única topología de árbol.
La computación en la nube ofrece ventajas a los investigadores ya que permite usar de
forma más eficiente los cada vez más sofisticados recursos computacionales y responder
en un tiempo razonable usando la gran cantidad de datos disponible. Amazon ofrece una
gran variedad de recursos y servicios computacionales, escalables, rápidos y fáciles de
usar; cada trabajo debe ser inicialmente evaluado para usar la solución que mejor se
adapte a nuestras necesidades.
La filogenia datada de gran cantidad de secuencias (Big Data) no se puede obtener
actualmente con un coste/tiempo asumible.
1
OBJETIVOS
La cantidad de datos producidos por las nuevas tecnologías de secuenciación (NGS) y
la complejidad de las preguntas en biología evolutiva plantea grandes retos estadísticos
y computacionales. BEAST es un programa multiplataforma para el análisis bayesiano
de secuencias moleculares, orientado a las filogenias datadas y a comprobar hipótesis
evolutivas no basadas en una única topología, cuya velocidad computacional es muy
dependiente de los datos. Los servicios en la nube, como los que ofrece Amazon, son
una solución a estos requerimientos , ya que disponen de múltiples opciones de
almacenamiento y velocidad de cálculo que permiten gestionar los costes.
El objetivo de este trabajo es, primero, explorar diferentes combinaciones de CPU,
memoria, almacenamiento y capacidad , en términos de tiempo de procesamiento y
costes de ejecución para el análisis evolutivo bayesiano de grandes conjuntos de datos
genéticos; y finalmente buscar una solución apropiada para su procesamiento en un
tiempo razonable.
2
INTRODUCCIÓN
Desde los tiempos de Darwin, se ha ido desarrollando la idea central de la teoría de la
evolución, que las especies se relacionan a través de la historia de la descendencia
común. Esta idea se puede aplicar en biología para intentar responder a numerosas
preguntas, desde la más general, como puede ser intentar inferir el árbol de la vida,
hasta la más práctica, como puede ser inferir la trasmisión de un virus de un paciente a
otro . De hecho, hoy día cualquier estudio de secuencias genéticas, en diferentes
especies o individuos, de una población es probable que comience con un análisis
filogenético. La filogenia estudia la relación ('filo') entre las especies ('genia'), se utiliza
en casi todas las ramas de la biología y es una herramienta indispensable para las
comparaciones del genoma. Su uso se extiende cada vez más ya que cada día es más
fácil realizar sofisticados análisis en ordenadores personales. Por ejemplo se puede
construir un árbol consenso basado en probabilidades posteriores que equivale a un
análisis de máxima verosimilitud con bootstrap1 pero mucho más rápido.
En los últimos años se han desarrollado gran cantidad de métodos computacionales que
permiten aumentar nuestro conocimiento de los agentes infecciosos2. Por otro lado, el
desarrollo de las nuevas técnicas de secuenciación masiva (NGS) generan gran cantidad
de información genética que incrementa las bases de datos constantemente3, de tal
forma que hoy día el reto es su almacenamiento y análisis, y no su obtención. Por otra
parte, el análisis de secuencias por separado es útil para el estudio de las características
del gen en cuestión; sin embargo, es ineficaz para la estimación de la filogenia común
que subyace en todos los genes de un individuo o población; por lo que una
aproximación filogenética que use genomas completos, ofrece una oportunidad sin
precedentes para entender los problemas biológicos, clínicos y de salud pública
relacionados con las enfermedades infecciosas3, 4,5.
Este trabajo está motivado por el análisis desde un punto de vista evolutivo de genomas
completos (taxonomía evolutiva6,7) de escherichia coli, ya que la transferencia
horizontal que ocurre en esta especie lleva a incongruencias significativas entre las
filogenias de genes individuales 8 .
3
Busqueda Genomas Completos
Genomas de
Escherichia:2294
Genes:5335
5Mbases/Genoma
Busqueda de Genes
Ncbi-blast-2.2
Alineamiento de los Genes
Seaview
Verificación manual de los alineamientos
No automatizable
Gen/Concatenado de genes
Seaview
Situación actual
Generación de archivos para analizar
BEAUTi
Analisis Bayesiano MCMC
BEAST
Evaluaciòn de resultados
Tracer
convergencia
No
Etapa limitante
El tiempo de análisis
depende de:
Número de variables
Número de secuencias
Longitud de secuencias
Si
Inferencia Evolutiva
No automatizable
Figura 1: Flujo de trabajo para el análisis evolutivo Bayesiano de genomas completos
4
El análisis filogenético bayesiano se ha desarrollado para realizar inferencias a partir de
secuencias genéticas junto con la información que se tiene de ellas (fechas de muestreo,
localización, función, etc). Se pueden hacer múltiples análisis que incluyen, filogenia
tradicional, filogeografía, filodinámica, genética de poblaciones o comparación de
hipótesis9,10,11,12. El tiempo de computación de estos métodos depende de los datos
(número y longitud de las secuencias) y de las variables usadas (modelo evolutivo, reloj
molecular, tipo de análisis, etc)
Siguiendo el esquema de trabajo de la figura 1, el principal cuello de botella es la
necesidad de gran cantidad de recursos computacionales que me permitan analizar gran
cantidad de datos ('Big Data') y responder a múltiples preguntas evolutivas en un tiempo
razonable.
Una definición sencilla de análisis en la nube (Cloud Computing), es: ' modelo que
permite acceder a múltiples recursos computacionales, bajo demanda y de forma
totalmente configurable con un mínimo esfuerzo' (http://csrc.nist.gov/
publications/nistpubs/800-145/SP800-145.pdf.).
El análisis en la nube permite acceder de forma sencilla a servidores, bases de datos,
aplicaciones y servicios a través de internet. Se puede tener acceso a todos los recursos
necesarios de forma casi instantánea, de forma gratuita si es pública o pagando por el
uso si es privada, sin necesidad de crear una infraestructura propia.
Los sistemas de pago por demanda son especialmente atractivos cuando se tiene un
flujo de trabajo grande y variable, al compararlos con los coste de un cluster local que
incluye las necesidades logísticas (administradores , espacio , instalación ,
configuración , mantenimiento , electicidad , etc)13 .
Amazon Web Services (AWS) ofrece un conjunto exhaustivo e integral de servicios de
informática en la nube para ayudar a gestionar grandes cantidades de datos gracias a la
reducción de costes y el escalado, para atender a la demanda y al aumento de la
velocidad en la innovación (htttps://d0.awsstatic.com/whitepapers/aws-overview.pdf).
AWS es una infraestructura virtual diseñada para ofrecer acceso rápido a múltiples
recursos computacionales, sistemas de almacenamiento y aplicaciones con diferentes
costes, y una lista de medidas de seguridad que permitan la protección de los datos.
5
MATERIAL Y MÉTODOS
Datos
Para evaluar el efecto del número de secuencias, se usaron archivos con entre 100 y
2200 secuencias de 1000 nucleótidos de longitud.
Para evaluar el efecto de la longitud de las secuencias, se usaron archivos con entre
2500 y 50000 nucleótidos de 100 secuencias
No se evaluó el efecto de los parámetros del análisis, por lo que se usó el mismo modelo
evolutivo y el mismo reloj molecular para todos. En todos los casos se obtuvieron
10000000 de árboles para evitar la variabilidad de velocidad en el inicio.
Infraestuctura
La infraestructura usada fue la ofrecida por Amazon a través de su servicio Elastic
Compute Cloud (EC2)
Se emplearon dos tipos de instancias: una de capacidad de computación moderada
m2.2xlarge 4 con 4 CPUs , 34 GB de memoria RAM y 850 GB de almacenamiento;
cuyo coste por hora es de $0.490 bajo demanda o $0.112 bajo reserva de un año; y una
de capacidad de computación muy alta c3.8xlarge con 32 CPUs , 60 GB de memoria
RAM y 640 GB SSD de almacenamiento; cuyo coste por hora es de $1.680 bajo
demanda o $0.628 bajo reserva de un año.
Primero se cargó todo el software necesario y una vez verificado que funcionaba, se
ejecutó cada archivo de forma automática y secuencial, para finalmente obtener el
tiempo de análisis de los archivos de resultados.
6
RESULTADOS
El resultado según la longitud de la secuencia se puede ver en la figura 2, sólo se pudo
hacer con la instancia con capacidad moderada.
Fig.2-Tiempo de análisis según el número de nucleótidos en la instancia de
capacidad moderada de EC2
La estimación curvilinea por regresión nos da una estimación de tiempo de computación
(T) por cepa y árbol en función del número de nucleótidos (N):
T=1E-14(N)+5,76E-11
A partir de esta ecuación multiplicando por el número de cepas , el número de árboles
que queremos generar y el coste de nuestra instancia por día, es fácil calcular el coste de
nuestro experimento.
Una prueba con datos reales indica que esta ecuación subestima el gasto real.
7
El resultado según el número de secuencias se puede ver en la figura 3. no se pudo
terminar el experimento con la instancia de capacidad de computación más alta
Fig.3-Tiempo de análisis según el número de secuencias en diferentes instancias EC2
La estimación curvilinea por regresión nos da una estimación de tiempo de computación
(T) por nucleótido y árbol en función del número de cepas (C):
T=2E-17(C)^2+3E-14(C)+7,3E-13 para la instancia de computación moderada
T=2E-17(C)^2+3E-14(C)+1,3E-13 para la instancia de computación muy alta
A partir de estas ecuaciones multiplicando por el número de nucleótidos , el número de
árboles que queremos generar y el coste de nuestra instancia por día, es fácil calcular el
coste de nuestro experimento.
En el intervalo estudiado la instancia de alta computación reduce un 20% el tiempo de
análisis.
Una prueba con datos reales indica que estas ecuaciones sobreestiman el gasto real.
Una prueba posterior usando una librería que realiza cálculos en paralelo14 consigue
una mejoría del 30% en los tiempos de análisis
8
DISCUSIÓN
La computación en la nube es una alternativa atractiva cuando se necesitan grandes
recursos informáticos . En el caso de las soluciones de pago, es imprescindible evitar
costes innecesarios , lo que implica diseñar una estrategia que maximice la velocidad y
la ocupación del clúster de computación minimizando los costes, seguramente la
principal barrera para la adopción de esta herramienta 15
La variación genética permite investigar las consecuencias de la interacción entre los
procesos evolutivos (mutación, selección, deriva génica) y los ecológicos (dinámica
poblacional). Esta interacción entre ecología y evolución ha hecho que se estén
desarrollando rápidamente nuevos métodos probabilísticos que permitan analizar
conjuntamente los eventos evolutivos (relaciones genealógicas) con los eventos
ecológicos y/o poblacionales (transmisión, virulencia, adaptación) de los cada vez más
numerosos datos empíricos.
Cada nuevo proyecto en este campo requiere menos costes para secuenciar pero más
recursos para el manejo y análisis de datos, por lo que la bioinformática se convertirá
en el cuello de botella para la explotación de los datos16 procedentes de la secuenciación
masiva.
Las herramientas bioinformáticas cada vez más complejas como los métodos
bayesianos requieren gran cantidad de recursos cuando se analizan gran cantidad de
datos (Big Data), lo que nos lleva a intentar optimizar el código y a buscar alternativas
de procesamiento.
La evolución es un proceso que ocurre a lo largo del tiempo por lo que la filogenia
datada, que permite asociar las ramas con fechas conocida (por ejemplo tiempo de
muestreo) y fechas estimadas (por ejemplo tiempo de divergencia), es la mejor forma de
hacer frente a la cada vez más crecientes corriente evolutivas, siendo BEAST la
plataforma más popular17.
El análisis evolutivo Bayesiano18 incluye un amplio número de análisis diferentes
(genética poblacional, filogeografía, filodinámica , etc) , cada uno con múltiples
parámetros y diferentes requisitos computacionales, por lo que es indispensable un
estudio previo de cada experimento para evaluar dichos recursos y decidir cuál es la
solución que mejor se adapta a nuestras necesidades.
9
En este caso sólo he evaluado la influencia del número de secuencias y de su longitud,
queda claro que el número de secuencias es el factor limitante principal, aunque no se
puede valorar con precisión ya que el análisis se hizo de forma independiente y estos
dos factores están relacionados. A pesar de que se está mejorando la velocidad de
procesamiento de este software mediante análisis en paralelo (BEAGLE) y el uso de
procesadores gráficos (GPU que encarecen el coste), no parece que actualmente se
puedan analizar gran cantidad de secuencias en un tiempo razonable. Intentando
resolver el problema , se redujo el problema dividiendo las secuencias en grupos
pequeños pero, ya que es un método comparativo , se obtuvieron múltiples soluciones
con un difícil encaje final, por lo que la aproximación elegida es reducir el número de
secuencias hasta que el tiempo de análisis sea asumible, buscando siempre la mayor
diversidad posible.
Amazon ofrece una gran variedad de recursos y servicios computacionales, escalables,
rápidos y fáciles de usar; cada trabajo debe ser inicialmente evaluado para usar la
solución que mejor se adapte a nuestras necesidades.
10
CONCLUSIONES
Los servicios en la nube representan una alternativa a la falta de recursos
computacionales cuando nos enfrentamos a gran cantidad de datos permitiendo suplir o
aumentar las infraestructuras locales. En el caso de las soluciones de pago es
imprescindible un análisis de necesidades previo, por ejemplo, la filogenia datada de
gran cantidad de secuencias (Big Data) no se puede conseguir actualmente con un
coste/tiempo asumible.
El futuro pasa por el uso de las unidades de procesamiento gráfico para aumentar la
velocidad de cálculo y el desarrollo de algoritmos capaces de mezclar las cadenas de
Markov obtenidas por el método de Monte Carlo (MCMC), habitualmente usado en el
análisis Bayesiano, en diferentes máquinas.
11
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