Motivering: Inställningsbaserade metoder för sekvensanalys har olika begränsningar om stora datamängder ska analyseras. Därför har anpassningsfria metoder blivit populära under de senaste åren. En av de mest kända anpassningsfria metoderna är den genomsnittliga gemensamma substringsmetoden som definierar ett avståndsmått på sekvenser baserat på den genomsnittliga längden av de längsta gemensamma orden mellan dem. Häri generaliserar vi detta tillvägagångssätt genom att överväga längsta gemensamma understrängar med k missmatchningar. Vi presenterar en girig heurism för att approximera längden på sådana k-mismatch substrängar, och vi beskriver kmacs, ett effektivt genomförande av denna idé baserad på generaliserade förbättrade suffix arrayer. Resultat: För att utvärdera resultatet av vår strategi, tillämpade vi det till fylogeni rekonstruktion med hjälp av ett stort antal DNA- och proteinsekvensuppsättningar. I de flesta fall var fylogenetiska träd som beräknats med kmacs mer exakta än träd som produceras med etablerade anpassningsfria metoder som är baserade på exakta ordmatcher. Speciellt när det gäller proteinsekvenser verkar vår metod vara överlägsen. På simulerade protein familjer, kmacs även överträffade en klassisk strategi för fylogeni rekonstruktion med hjälp av flera justering och maximal sannolikhet. Tillgänglighet och genomförande: kmacs implementeras i C++, och källkoden är fritt tillgänglig på
REF jämförde DNA-sekvenser baserade på de längsta gemensamma delsträngarna med k- missmatchningar.
kmacs: the k-mismatch average common substring approach to alignment-free sequence comparison
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}