Highly Parallel Convolution Method to Compare DNA Sequences with Enforced In/Del and Mutation Tolerance

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

Конференция: 8th International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, IWBBIO 2020

Год издания: 2020

Идентификатор DOI: 10.1007/978-3-030-45385-5_42

Ключевые слова: Error tolerant search, Fast Fourier transform, Order, Parallel computing, PatternBioinformatics, Biomedical engineering, Convolution, Fast Fourier transforms, Comparison and analysis, Convolution functions, Convolution methods, Error tolerant, Highly parallels, Method implementations, Symbol sequences, DNA sequences

Аннотация: New error tolerant method for the comparison and analysis of symbol sequences is proposed. The method is based on convolution function calculation, where the function is defined over the binary numeric sequences obtained by the specific transformation of original symbol sequence. The method allows highly parallel implementation and is of great value for insertion/delition mutations search. To calculate the convolution function, fast Fourier transform is used in the method implementation.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

Выпуск журнала: vol. 12108 LNBI

Номера страниц: 472-481

ISSN журнала: 03029743

Издатель: Springer

Авторы

  • Molyavko A. (79%Krasnoyarsk%660041%Russian Federation)
  • Shaidurov V. (Institute of computational modelling of SB RAS, Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation, Tianjin University of Finance and Economics, Zhujiang Road, 25, Tianjin, 300222, China)
  • Karepova E. (79%Krasnoyarsk%660041%Russian Federation)
  • Sadovsky M. (79%Krasnoyarsk%660041%Russian Federation)
  • Rojas I.Valenzuela O.Rojas F.Herrera L.J.Ortuno F.

Вхождение в базы данных

  • Scopus

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.