Columba: Fast Approximate Pattern Matching with Optimized Search Schemes
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 Aligning sequencing reads to reference genomes is a fundamental task in bioinformatics. Aligners can be classified as lossy or lossless: lossy aligners prioritize speed by reporting only one or a few high-scoring alignments, whereas lossless aligners output all optimal alignments, ensuring completeness and sensitivity. This paper introduces Columba, a high-performance lossless aligner tailored for Illumina sequencing data. Columba processes single or paired-end reads in FASTQ format and outputs alignments in SAM format. By utilizing advanced search schemes and bit-parallel alignment techniques, Columba achieves exceptional speed. Columba is available in two variants. The first is based on the bidirectional FM-index. The second, Columba RLC, employs run-length compression using a bidirectional move structure, significantly reducing memory usage for large, repetitive datasets like pan-genomes. Through extensive benchmarking, Columba outperforms existing lossless aligners in speed, particularly at higher error rates. Tests on the human genome and bacterial and human pan-genome datasets demonstrate Columba’s robustness and efficiency. We integrated Columba into the OptiType HLA genotyping pipeline, where it substantially reduced computational time while maintaining accuracy. These results position Columba as a versatile, state-of-the-art tool for high-sensitivity genomic analyses.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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