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J-GLOBAL ID：201802216669552246   整理番号：18A0407021

エントロピープロファイルを用いた配列解析のための効率的なアルゴリズム【Powered by NICT】

Efficient Algorithms for Sequence Analysis with Entropic Profiles

著者 (5件)： Pizzi Cinzia (Department of information Engineering, University of Padova, Padova, Italy) ,  Ornamenti Mattia (Department of information Engineering, University of Padova, Padova, Italy) ,  Spangaro Simone (Department of information Engineering, University of Padova, Padova, Italy) ,  Rombo Simona E. (Department of Mathematics and Computer Science, University of Palermo, Palermo, Italy) ,  Parida Laxmi (IBM T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 15  号： 1  ページ： 117-128  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 反復と圧縮率と密接に関連している,エントロピーは配列の予測可能性の程度を評価するために広く使用されている情報関連尺度である。エントロピープロファイルは情報理論原理に基づいており,部分語の/過剰を研究し,保存されたDNA領域のスケールに関する情報も提供することができる。エントロピープロファイルに関連したアルゴリズム的側面に焦点を当てた。特に,切断された接尾辞木(TST)と増強された接尾辞配列(ESA)上の接尾辞ベースデータ構造に依存しており,より特異的にそれらの計算のための線形時間アルゴリズムを提案した。速いに加えて,筆者らのアルゴリズムは,最先端のアルゴリズムよりも長い配列,高度分解能であっても,の解析を可能にすることを示す広範な実験キャンペーンを行った。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測可能性 ,  *エントロピー ,  情報理論 ,  データ構造 ,  DNA【核酸】 ,  圧縮率 ,  *アルゴリズム ,  分解能
準シソーラス用語： 最先端 ,  線形時間アルゴリズム ,  接尾辞 ,  接尾辞木 ,  *配列解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： エントロピー ,  プロファイル ,  配列解析 ,  アルゴリズム