Motif-sökning är ett grundläggande problem inom bioinformatik med en viktig applikation för att lokalisera transkriptionsfaktorbindningsställen (TFBS) i DNA-sekvenser. De exakta algoritmerna kan rapportera alla (l, d) motiv och hitta den bästa under en specifik objektiv funktion. Det är dock fortfarande en utmanande uppgift att identifiera svaga motiv, eftersom antingen en stor mängd minne eller exekveringstid krävs av aktuella exakta algoritmer. En ny exakt algoritm, PairMotif, föreslås för planterad (l, d) motivsökning (PMS) i detta papper. För att effektivt minska både kandidatmotiv och skannade l-mers, flera par av lmers med relativt stora avstånd väljs från inmatningssekvenser för att begränsa sökytan. Jämförelser med flera nyligen föreslagna algoritmer visar att PairMotif kräver mindre lagringsutrymme och löper snabbare på de flesta PMS-fall. Särskilt, bland de algoritmer som jämförs, är det bara ParMotif som kan lösa den svaga instansen (27, 9) inom 10 timmar. Dessutom är PairMotifs prestanda stabil över sekvenslängden, vilket gör det möjligt att identifiera motiv i längre sekvenser. För verkliga biologiska data visar experimentella resultat att den föreslagna algoritmen är giltig.
De visade också att PairMotif är mer stabil i att lösa PMS-problem i längre ingångssekvenser REF.
PairMotif: A New Pattern-Driven Algorithm for Planted (l, d) DNA Motif Search
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}