Efficient algorithms for the discovery of DNA oligonucleotide barcodes from sequence databases
Notice bibliographique
Résumé
Efficient design of barcode oligonucleotides can lead to significant cost reductions in the manufacturing of DNA arrays. Previous methods are based on either a preliminary alignment, which reduces their efficiency for intron-rich regions, or on a brute force approach, not feasible for large-scale problems or on data structures with very poor performance in the worst case. One of the algorithms we propose uses 'oligonucleotide sorting' for the discovery of oligonucleotide barcodes of given sizes, with good asymptotic performance. Specific barcode oligonucleotides with at least one base difference from other sequences in a database are found for each individual sequence. With another algorithm, specific oligonucleotides can also be found for groups or clades in the database, which have 100% homology for all oligonucleotide sequences within the group or clade while having differences with the rest of the data. By re-organizing the sequences/groups in the database, oligonucleotides for different hierarchical levels can be found. The oligonucleotides or polymorphism locations identified as species or clade specific by the new algorithm are refined and screened further for hybridization thermodynamic properties with third party software.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».