Unika substrängar i genom kan indikera hög nivå av specificitet som är avgörande och grundläggande för många genetik studier, såsom PCR, microarray hybridization, södra och norra fläckning, RNA-interferens (RNAi), och genom (re)sekvensering. Men att vara unik sekvens enbart i genomet är inte tillräckligt för att garantera hög specificitet. Till exempel, nukleotider missmatchningar inom en viss tolerans kan försämra specificitet även om en intresserad substring förekommer endast en gång i genomet. I denna studie föreslår vi begreppet unika-m substrängar av genom för att kontrollera specificitet i genom-wide analyser. En unik-m substring definieras om den bara har en enda perfekt matchning på en tråd av hela genomet medan alla andra ungefärliga matchningar måste ha mer än m missmatchningar. Vi utvecklade ett mönster tillväxt tillvägagångssätt för att systematiskt bryta sådana unika-m substrängar från ett givet genom. Vår algoritm behöver inte en förbehandling steg för att extrahera sekventiell information som krävs av de flesta andra konkurrerande metoder. Sökandet efter unika-m substrängar från genom utförs som en enda uppgift för regelbunden data mining så att likheterna mellan frågor används för att uppnå enorm hastighet. Körtiden för vår algoritm är linjär till storleken på ingångsgenom och längden på unika-m substrängar. Dessutom har den unika-m gruvalgoritmen parallelliserats för att underlätta genom-omfattande beräkning på ett kluster eller en enda maskin av flera processorer med delat minne.
Nyligen, Ye et al. REF föreslås för att hitta unika-m understrängar, som är mönster som var och en har bara en enda exakt matchning på en del av hela genomet medan alla andra ungefärliga matchningar måste ha mer än m missmatchningar.
Mining Unique-m Substrings from Genomes
{'venue': 'Journal of proteomics & bioinformatics', 'journal': 'Journal of proteomics & bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}