抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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配列アラインメントは,それが計算生物学または生物情報学で使用されているので,密接に2つの配列が類似しているかどうかを決定するために,今日一般的である。多くの計算アルゴリズムが,2つのシーケンスを整列させるために,時間の経過にわたって開発された。開発した最初のアルゴリズムは,遅いが最適なアラインメントを生成する動的計画法と呼ばれる技術に基づいている。しかし,今日では,発見的アプローチアルゴリズムは,それらがより高速で,最適なアラインメントの近くで生産されているので,一般的である。本論文では,著者らが以前に発表したMASAA(多重アンチャードステージング局所配列認識アルゴリズム)と呼ばれる発見的アルゴリズムについて改善することを進めている。この新しいアルゴリズムはMASAA-Sと呼ばれる。このアルゴリズムは,最初にアンカーを同定するために接尾木データ構造に基づいているが,感度を向上させるために,著者らは既に同定されたアンカーの間で適応可能なシードを採用して,より短い完全なマッチシードを採用した。Anchorが閾値のdより大きな距離によって分離されるとき,著者らはそのようなアンカーを除外した。このアルゴリズムをランダムに生成されたシーケンス上でテストし,配列長が最大500000の範囲にあるRosettaデータセットを試験した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】