Algorithms to Reconstruct the Target Dna from Its Spectrum Connected at Some Level
Notice bibliographique
Résumé
In order to sequence a target DNA, it is first cleaved into many shorter overlapping fragments by restriction enzymes. Then each such a short fragment is identified as a letter string over the alphabet {A,C,G,T}called a read fragment. We call the set of all read fragments which covers the target DNA a spectrum. It is believe that the shortest superstring of its spectrum outlines very well the target DNA. Unfortunately, the problem of finding the shortest superstring for any given set of strings S is NP-hard. However, in the biologically meaningful cases, the problem needn’t be so hard. An observation is that it is not convincible that two read fragments consisting of several hundred letters, which come from consecutive locations on the target DNA, have only overlap of several letters. From this observation, one may reasonably assume that strings in the spectrum have enough overlap (connectivity). A class of important instances satisfying this assumption are those whose spectrum is from DNA array. Based on this assumption and another about repeat, the main result in the presented paper is: if the spectrum S of a target DNA is substring-free and connected at level t , and the target DNA has no repeats of size t or larger, then there exist an algorithm to reconstruct the target DNA in O( S ) .
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».