Gene clusters as intersections of powers of paths
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are various definitions of a gene cluster determined by two genomes and methods for finding these clusters. However, there is little work on characterizing configurations of genes that are eligible to be a cluster according to a given definition. For example, given a set of genes in a genome, is it always possible to find two genomes such that their intersection is exactly this cluster? In one version of this problem, we make use of the graph theory to reformulated it as follows: Given a graph G with n vertices, do there exist two θ-powers of paths G S =(V S ,E S ) and G T =(V T ,E T ) such that G S ∩G T contains G as an induced subgraph? In this work, we divide the problem in two cases, depending on whether or not G is an induced subgraph of G S or G T . We show an $\mathcal{O}(n^{2})$ time algorithm that generates the smallest θ-powers of paths G S and G T (with respect to and the number of vertices) that contains G as an induced subgraph. Finally, we discuss the problem when G is an induced subgraph neither of G S nor of G T and we present a method of finding the smallest power of a path when graph G is a cycle C n .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».