An algorithm to reconstruct a target DNA sequence from its spectrum connected at a given level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to sequence a target DNA, it is first cleaved into many shorter overlapping fragments by chemical or physical techniques. The nucleotide sequence of each fragment is then determined (read) by established methods. The set of all read fragments which cover the target DNA sequence is called its spectrum. It is believed that the shortest superstring of a spectrum is the best candidate for the target DNA sequence. The general problem of finding the shortest superstring for any given set of strings s is NP-hard. Fortunately, the biological instance of this problem is easier. It is not likely that two read fragments, each consisting of several hundred letters, which come from consecutive locations on the target DNA sequence have an overlap of only a few letters; typically, the overlap will be longer. Thus one may reasonably assume that two strings in the spectrum have significant overlap (connectivity) if they come from consecutive locations on the target DNA sequence. A class of important instances satisfying this assumption are those whose spectra are from DNA microarrays. This assumption allows us to claim and show the following: if the spectrum S of a target DNA sequence is substring-free and connected at level t, and the target DNA sequence has no repeats of size t or larger, then there exists an algorithm to reconstruct the target DNA sequence in the linear time O(|S|) after an overlap graph of the spectrum is built.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle