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Enregistrement W119709885

Genome Homology Visualization by Short Similar Substring Enumeration (Acceleration and Visualization of Computation for Enumeration Problems)

2009· article· en· W119709885 sur OpenAlexfundno aff
Takeaki Uno

Notice bibliographique

RevueKyoto University Research Information Repository (Kyoto University) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAlgorithms and Data Compression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Institute of InformaticsHokkaido University
Mots-clésEnumerationSubstringVisualizationComputationGenomeComputer scienceData visualizationHomology (biology)MathematicsTheoretical computer scienceBiologyCombinatoricsAlgorithmGeneticsData structureArtificial intelligenceProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding similar substrings/substructures is a central task in analyzing huge amounts of genome data.In the sense of complexity theory, the existence of polynomial time algorithms for such problems is usually trivial since the number of substrings is bounded by the square of their lengths.However, straightforward algorithms do not work for practical huge databases because of their computation time of high degree order.This paper addresses the problems of finding pairs of strings with small Hamming distances from huge databa.es composed of short strings of a fixed length.Using this, we compare two genomc scqucnces by solving this problcm for all the fixed- length substrings taken from the sequences.We focus on the practical efficiency of algorithms, and propose an algorithm running in almost linear tlme of the database size.When there are so many similar pairs so that the visualization is impossible, we propose to use a filtering algorithm to remove the pairs which are not parts of similar long sequences.Computational experiments for genome sequcnces show the efficiency of thc method.An implementation is available at the author's homepagel 1 IntroductionIn this paper, we consider the problem of enumerating all pairs of similar strings in a set $S$ of strings of the same length $l$ .We can approach to general substring comparison problems through this problem sinoe such non-short similar strings must include several such short similar substrings.As a similarity measure, we use Hamming distance.Thus the definition of the problem is as follows.Short Hamming Distance String Pair Enumeration Problem Input: a set $S$ of strings of the same length $l$ , a distance threshold $d$ Output: all pairs of strings $S_{1}$ and $S_{2}$ such that the Hamming distance between $S_{1}$ and $S_{2}$ is at most $d$ .We here call a pair of strings with Hamming distance at most $d$ similar string pair.We consider the

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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