Motivering: Parvis anpassning av proteinsekvenser och lokala likhetssökningar ger många falska positiva effekter på grund av kompositionellt partiska regioner, även kallade lågkomplexitetsregioner (LCRs), av aminosyrarester. Maskering och filtrering av sådana regioner förbättrar tillförlitligheten av homologi sökningar och följaktligen funktionella förutsägelser. De flesta av de tillgängliga algoritmerna bygger på en statistisk metod. Vi vill undersöka strukturella egenskaper hos LCR av biologiska sekvenser och utveckla en algoritm för att filtrera dem. Vi presenterar en algoritm för detektion och maskering av LCR i proteinsekvenser för att förbättra kvaliteten på databassökningar. Vi utvecklade algoritmen baserat på komplexitetsanalys av undersekvenser avgränsade av ett par identiska upprepade undersekvenser. Med tanke på en proteinsekvens beräknar algoritmen först suffixträdet i sekvensen. Den samlar sedan in upprepade undersekvenser från trädet. Slutligen testar algoritmen iterativt om varje delsekvens som avgränsas av ett par upprepade delsekvenser uppfyller ett visst kriterium. Testresultat med 1000 proteiner från 20 familjer i Pfam visar att de upprepade subsekvenserna är en bra indikator för de lågkomplexitetsregionerna, och algoritmen baserad på sådan strukturell information konkurrerar starkt med andra.
CARD REF ) baseras på komplexitetsanalysen av undersekvenser som avgränsas av ett par identiska upprepningar.
A new algorithm for detecting low-complexity regions in protein sequences
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}