Algorithms and Complexity on Indexing Founder Graphs
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
Abstract We study the problem of matching a string in a labeled graph. Previous research has shown that unless the Orthogonal Vectors Hypothesis (OVH) is false, one cannot solve this problem in strongly sub-quadratic time, nor index the graph in polynomial time to answer queries efficiently (Equi et al. ICALP 2019, SOFSEM 2021). These conditional lower-bounds cover even deterministic graphs with binary alphabet, but there naturally exist also graph classes that are easy to index: For example, Wheeler graphs (Gagie et al. Theor. Comp. Sci. 2017) cover graphs admitting a Burrows-Wheeler transform -based indexing scheme. However, it is NP-complete to recognize if a graph is a Wheeler graph (Gibney, Thankachan, ESA 2019). We propose an approach to alleviate the construction bottleneck of Wheeler graphs. Rather than starting from an arbitrary graph, we study graphs induced from multiple sequence alignments (). Elastic degenerate strings (Bernadini et al. SPIRE 2017, ICALP 2019) can be seen as such graphs, and we introduce here their generalization: elastic founder graphs . We first prove that even such induced graphs are hard to index under OVH. Then we introduce two subclasses, repeat-free and semi-repeat-free graphs, that are easy to index. We give a linear time algorithm to construct a repeat-free (non-elastic) founder graph from a gapless , and (parameterized) near-linear time algorithms to construct a semi-repeat-free (repeat-free, respectively) elastic founder graph from general . Finally, we show that repeat-free founder graphs admit a reduction to Wheeler graphs in polynomial time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle