Smith-Waterman algoritm för lokal sekvens anpassning är en av de viktigaste t e c hniques i beräkningsmolekylär biologi. Denna geniala dynamiska programmeringsmetod är utformad för att avslöja de mycket bevarade fragmenten genom att kassera dåligt bevarade inledande och slutna segment. Den befintliga uppfattningen om lokal likhet har en allvarlig aw: den gör sig inte av med dåligt bevarade edintermediate segment. Smith-Waterman algoritm NDs den lokala anpassningen med maximal poäng men det är inte möjligt att nd lokal anpassning med maximal grad av likhet (t.ex., maximal procent o f m a t c hes). Dessutom finns det fortfarande ingen e cient algoritm som besvarar den follo vinge naturliga frågan: gör tw o sekvenser dela en (eventuellt lång) fragment med mer än 70% av likhet? Till följd av detta ger den lokala anpassningen ibland upphov till en mosaik av välbevarade fragment som är arti kelmässigt förbundna med bristfällig konservation eller ev en icke-närstående fraktmen ts. Detta kan vara ett problem i jämförelse med långa genomiska sekvenser och jämförande genförutsägelse som nyligen poin ted ut av Zhang et al., 1999 33]. I detta dokument föreslår vi en ny sekvensjämförelsealgoritm (normaliserad lokal anpassning) som rapporterar regioner med maximal grad av likhet. Algoritmen är baserad på delprogrammering och dess körtid är O(n 2 log n). I praktiken är normaliserad lokal anpassning endast 3-5 gånger långsam er än standard Smith-Waterman algoritm.
Nyligen har den fraktionerade programmeringsmetoden använts för att bestämma normaliserade lokala sekvensanpassningar baserat på den klassiska Smith-Waterman algoritm REF.
A new approach to sequence comparison: normalized sequence alignment
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}