Genome Homology Visualization by Short Similar Substring Enumeration (Acceleration and Visualization of Computation for Enumeration Problems)
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».