Motivering: Andra generationens sekvenseringsteknik har stärkt forskningen med hjälp av expressionsdata, och kluster av sådana data är fortfarande en stor utmaning, med mycket större datauppsättningar och med olika felprofiler. Algoritmer som förlitar sig på all-versus-all jämförelse av sekvenser är inte praktiskt för stora datauppsättningar. Resultat: Vi introducerar ett nytt filter för stränglikhet som har potential att eliminera behovet av all-versus-all jämförelse i kluster av uttrycksdata och andra liknande uppgifter. Vårt filter är baserat på flera långa exakta matchningar mellan de två strängarna, med den ytterligare begränsningen att dessa matchningar måste vara tillräckligt långt ifrån varandra. Vi ger detaljer om dess effektiva genomförande med hjälp av modifierade suffix arrayer. Vi visar dess effektivitet genom att presentera vårt nya uttryck klusterverktyg, wcd-express, som använder denna heuristiska. Vi jämför den med andra aktuella verktyg och visar att den är mycket konkurrenskraftig både när det gäller kvalitet och körtid. Tillgänglighet: Källkod och binärer finns under GPL på
Andra effektiva metoder för sekvensklustring som är baserade på partiell matchning av sekvenser i stället för all-versus-all jämförelse av sekvenser finns i REF.
KABOOM! A new suffix array based algorithm for clustering expression data
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}