Convolution and fast fourier transform to compare symbol sequences | Научно-инновационный портал СФУ

Convolution and fast fourier transform to compare symbol sequences

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Siberian Scientific Workshop on Data Analysis Technologies with Applications, SibDATA 2020

Год издания: 2020

Ключевые слова: anomaly detection, genome comparison, indel, knowledge retrieval, parallel computation, pattern recognition

Аннотация: We propose a new method to compare and analyze symbol sequences based on the convolution function calculation, where the latter is defined over the binary numeric sequences obtained by a specific transformation of the original symbol sequence. The method allows highly parallel implementation and it is of great value for the insertion/deletion mutations search. To calculate the convolution function, a fast discrete Fourier transform is implemented. Some genomic applications are provided and discussed. The applications are used to illustrate and overcome the problem of signal/noise selection, and alignment localization. Copyright © 2020 for this paper by its authors.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: CEUR Workshop Proceedings

Выпуск журнала: Vol. 2727

Номера страниц: 108-114

ISSN журнала: 16130073

Издатель: CEUR-WS

Персоны

  • Molyavko A. (Siberian Federal University, 79 Svobodny st., Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation)
  • Karepova E. (Institute of Computational Modelling of the Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, 50/44 Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation)
  • Sadovsky M. (Institute of Computational Modelling of the Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, 50/44 Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation)
  • Shaidurov V. (Institute of Computational Modelling of the Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, 50/44 Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation)
  • Borovikov I. (Electronic Arts, Redwood City, CA, United States)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.