Bakgrund: DNA-sekvensanalys är ett viktigt forskningsämne inom bioinformatik. Utvärdering av likheten mellan sekvenser, vilket är avgörande för sekvensanalys, har lockat till sig mycket forskning under de senaste två decennierna, och ett dussin algoritmer och verktyg har utvecklats. Dessa metoder bygger på anpassning, ordfrekvens och geometrisk representation, som var och en har sin fördel och nackdel. Resultat: I denna artikel, för att effektivt beräkna likheten mellan DNA-sekvenser, introducerar vi en ny metod baserad på frekvensmönster och entropi för att konstruera representativa vektorer av DNA-sekvenser. Försök genomförs för att utvärdera den föreslagna metoden, som jämförs med två nyligen utvecklade anpassningsfria metoder och BLASTN-verktyget. Vid testning på b-globingener av 11 arter och med hjälp av resultaten från MEGA som basvärde uppnår vår metod högre korrelationskoefficienter än de två anpassningsfria metoderna och BLASTN-verktyget. Slutsatser: Vår metod kan inte bara fånga fingranularitetsinformation (lokalisering och beställning) av DNA-sekvenser via sekvensblockering, utan också okänslig för buller och sekvensomläggning på grund av att endast de maximalt frekventa mönstren beaktas. Det överträffar större befintliga metoder eller verktyg.
För att beräkna likheten mellan DNA-sekvenser införde REF en ny metod baserad på frekvensmönster och entropi för att konstruera representativa vektorer av DNA-sekvenser Frekvent sekvens upptäckt är ett subproblem i mönsterigenkänning, det finns många undersökningar som fokuserar på de frekventa sekvenser upptäckt i DNA-sekvens.
Similarity evaluation of DNA sequences based on frequent patterns and entropy
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}