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基于k-mer词频向量的九种DNA序列相似性计算方法比较分析
被引量：
2
1
作者
张小丹
李喆
+3 位作者
卫泽刚
刘策
余凯哲
魏月华
《科学技术创新》
2023年第21期106-111,共6页
序列相似性计算是生物序列分析的前提和基础,传统的序列相似性分析方法需要借助双序列比对,如Needleman-Wunsch(NW)序列比对算法。面对海量序列数据,基于序列比对的相似性计算方法具有较高的时间复杂度。为快速得到序列间相似性,可以通...
序列相似性计算是生物序列分析的前提和基础,传统的序列相似性分析方法需要借助双序列比对,如Needleman-Wunsch(NW)序列比对算法。面对海量序列数据,基于序列比对的相似性计算方法具有较高的时间复杂度。为快速得到序列间相似性,可以通过提取序列k-mer信息,利用序列k-mer词频向量进行计算。本文从序列k-mer词频向量提取及基于k-mer词频向量的九种相似性计算方法进行了详细介绍,并用两种数据集进行了比较分析。实验结果表明,基于k-mer词频相似性计算方法比标准NW算法速度至少快103倍,但不同的k-mer词频计算方法得到的相似性与标准NW算法差别较大,相对而言,欧式距离在两个数据集的相似性结果与NW方法更接近,在计算大规模序列相似性时,可以作为优先选择的方法。
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关键词
非
序列
对比
k-mer词频
Needleman-Wunsch算法
序列
相似性
下载PDF
职称材料
基于16S rRNA序列物种鉴定的改进向量空间模型算法
被引量：
1
2
作者
祝斌
亓合媛
马俊才
《计算机系统应用》
2018年第9期163-169,共7页
在物种鉴定领域中,权威方法是基于BLAST的序列比对算法,然而该算法出现计算量过于庞大,运算效率低以及资源消耗较高等问题.为解决以上问题,本文借鉴经典文献中的K-String组份向量方法,对向量空间模型作出改进,将其应用于基于16S rRNA序...
在物种鉴定领域中,权威方法是基于BLAST的序列比对算法,然而该算法出现计算量过于庞大,运算效率低以及资源消耗较高等问题.为解决以上问题,本文借鉴经典文献中的K-String组份向量方法,对向量空间模型作出改进,将其应用于基于16S rRNA序列的物种鉴定领域,并在巴拿赫空间的理论体系下,对改进向量空间模型算法中的遗传距离公式进行等价替换,给出不同范数背景下对应的遗传距离公式,供科研人员参考.本文从计算效率和物种鉴定效果两个方面来判断改进算法的性能,最终得到如下结论:欧几里得空间下的内积范数从计算效率上较经典的blast算法具有显著优势,而其分类效果在检出率这一方面,达到了比对结果的一致性.
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关键词
16S
RRNA基因
序列
改进向量空间模型算法
非
序列
对比
物种鉴定
分类
下载PDF
职称材料
题名
基于k-mer词频向量的九种DNA序列相似性计算方法比较分析
被引量：
2
1
作者
张小丹
李喆
卫泽刚
刘策
余凯哲
魏月华
机构
宝鸡文理学院物理与光电技术学院
出处
《科学技术创新》
2023年第21期106-111,共6页
基金
宝鸡文理学院第十六批校级教学改革研究项目(21JGZD13)
宝鸡文理学院第十七批校级本科教学改革研究项目(22JGYB37)
+1 种基金
陕西省自然科学基础研究计划一般项目(2021JQ-811)
宝鸡文理学院2022年研究生创新科研项目(YJSCX22YB13)。
文摘
序列相似性计算是生物序列分析的前提和基础,传统的序列相似性分析方法需要借助双序列比对,如Needleman-Wunsch(NW)序列比对算法。面对海量序列数据,基于序列比对的相似性计算方法具有较高的时间复杂度。为快速得到序列间相似性,可以通过提取序列k-mer信息,利用序列k-mer词频向量进行计算。本文从序列k-mer词频向量提取及基于k-mer词频向量的九种相似性计算方法进行了详细介绍,并用两种数据集进行了比较分析。实验结果表明,基于k-mer词频相似性计算方法比标准NW算法速度至少快103倍,但不同的k-mer词频计算方法得到的相似性与标准NW算法差别较大,相对而言,欧式距离在两个数据集的相似性结果与NW方法更接近,在计算大规模序列相似性时,可以作为优先选择的方法。
关键词
非
序列
对比
k-mer词频
Needleman-Wunsch算法
序列
相似性
Keywords
alignment-free sequence comparison
k-mer frequency
Needleman-Wunsch algorithm
seque-nce similarity
分类号
Q811 [生物学—生物工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于16S rRNA序列物种鉴定的改进向量空间模型算法
被引量：
1
2
作者
祝斌
亓合媛
马俊才
机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
中国科学院微生物研究所
出处
《计算机系统应用》
2018年第9期163-169,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2014AA021501)~~
文摘
在物种鉴定领域中,权威方法是基于BLAST的序列比对算法,然而该算法出现计算量过于庞大,运算效率低以及资源消耗较高等问题.为解决以上问题,本文借鉴经典文献中的K-String组份向量方法,对向量空间模型作出改进,将其应用于基于16S rRNA序列的物种鉴定领域,并在巴拿赫空间的理论体系下,对改进向量空间模型算法中的遗传距离公式进行等价替换,给出不同范数背景下对应的遗传距离公式,供科研人员参考.本文从计算效率和物种鉴定效果两个方面来判断改进算法的性能,最终得到如下结论:欧几里得空间下的内积范数从计算效率上较经典的blast算法具有显著优势,而其分类效果在检出率这一方面,达到了比对结果的一致性.
关键词
16S
RRNA基因
序列
改进向量空间模型算法
非
序列
对比
物种鉴定
分类
Keywords
16S rRNA gene sequence
improved VSM algorithm
non-sequence alignment
species identification
species classification
分类号
Q811.4 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于k-mer词频向量的九种DNA序列相似性计算方法比较分析
张小丹
李喆
卫泽刚
刘策
余凯哲
魏月华
《科学技术创新》
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于16S rRNA序列物种鉴定的改进向量空间模型算法
祝斌
亓合媛
马俊才
《计算机系统应用》
2018
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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