ABSTRACT Jämförelsen av olika genomiska dataset är grundläggande för att förstå genombiologi. Forskare måste utforska många stora datauppsättningar av genomintervall (t.ex. gener, sekvensanpassningar) för att placera sina experimentella resultat i ett bredare sammanhang och för att göra nya upptäckter. Förhållanden mellan genomiska dataset mäts vanligtvis genom att identifiera intervall som skär: det vill säga de överlappar och därmed delar ett gemensamt genomintervall. Med tanke på de fortsatta framstegen inom DNA-sekvenseringsteknik är effektiva metoder för att mäta statistiskt signifikanta samband mellan många uppsättningar genomiska egenskaper avgörande för framtida upptäckter. Resultat: Vi introducerar Binary Interval Search (BITS) algoritm, en ny och skalbar metod för intervalluppsättning skärningspunkt. Vi visar att BITS överträffar befintliga metoder vid beräkning av intervallkorsningar. Dessutom visar vi att BITS lämpar sig för parallella datorarkitekturer som Graphics Processing Units (GPU) genom att illustrera dess nytta för effektiva Monte-Carlo-simuleringar som mäter betydelsen av samband mellan uppsättningar av genomiska intervall. Tillgänglighet: https://github.
Layer m.fl. REF beskriver algoritmen Binär Interval Search (BITS).
Binary Interval Search (BITS): A Scalable Algorithm for Counting Interval Intersections
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}