Gräva intressanta mönster från DNA-sekvenser är en av de mest utmanande uppgifterna inom bioinformatik och beräkningsbiologi. Maximal sammanhängande frekventa mönster är att föredra för att uttrycka funktionen och strukturen av DNA-sekvenser och kan därför fånga de gemensamma dataegenskaperna bland relaterade sekvenser. Biologer är intresserade av att hitta ofta ordnade arrangemang av motiv som är ansvariga för liknande uttryck av en grupp av gener. För att minska gruvtid och komplexitet, dock de flesta befintliga sekvens mining algoritmer antingen fokusera på att hitta korta DNA-sekvenser eller kräver explicit specifikation av sekvenslängder i förväg. Utmaningen är att hitta längre sekvenser utan att ange sekvenslängder i förväg. I detta dokument föreslår vi ett effektivt tillvägagångssätt för att utvinna maximalt sammanhängande frekventa mönster från stora DNA-sekvensdataset. De experimentella resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt är minneseffektivt och minor maximal sammanhängande frekventa mönster inom en rimlig tid.
Genom att bygga ett suffixträd föreslog REF en effektiv metod för att bryta maximal sammanhängande frekventa undersekvenser.
An Efficient Approach to Mining Maximal Contiguous Frequent Patterns from Large DNA Sequence Databases
{'venue': 'Genomics & Informatics', 'journal': 'Genomics & Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}