Succinct <i>k</i> -mer Sets Using Subset Rank Queries on the Spectral Burrows-Wheeler Transform <sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The k -spectrum of a string is the set of all distinct substrings of length k occurring in the string. This is a lossy but computationally convenient representation of the information in the string, with many applications in high-throughput bioinformatics. In this work, we define the notion of the Spectral Burrows-Wheeler Transform (SBWT), which is a sequence of subsets of the alphabet of the string encoding the k -spectrum of the string. The SBWT is a distillation of the ideas found in the BOSS and Wheeler graph data structures. We explore multiple different approaches to index the SBWT for membership queries on the underlying k -spectrum. We identify subset rank queries as the essential subproblem, and propose four succinct index structures to solve it. One of the approaches essentially leads to the known BOSS data structure, while the other three offer attractive time-space trade-offs and support simpler query algorithms that rely only on fast rank queries. The most general approach involves a novel data structure we call the subset wavelet tree , which we find to be of independent interest. All of the approaches are also amendable to entropy compression, which leads to good space bounds on the sizes of the data structures. Using entropy compression, we show that the SBWT can support membership queries on the k -spectrum of a single string in O ( k ) time and ( n + k )(log σ + 1 / ln 2) + o (( n + k ) σ ) bits of space, where n is the number of distinct substrings of length k in the input and σ is the size of the alphabet. This improves from the time O ( k log σ ) achieved by the BOSS data structure. We show, via experiments on a range of genomic data sets, that the simplicity of our new indexes translates into large performance gains in practice over prior art.
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.
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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».