Bakgrund: Den specifika positionen av funktionellt besläktade gener längs DNA har visat sig återspegla samspelet mellan kromosomstruktur och genetisk reglering. Genom att undersöka de statistiska egenskaperna hos avstånden mellan sådana gener har flera studier belyst olika periodiska trender. I många fall är dock grupper som är uppbyggda av kofunktionella eller samreglerade gener små och innehåller felaktig information (datakontamination) så att statistiken inte kan utnyttjas i tillräcklig utsträckning. Dessutom förväntas inte genpositionerna tillfredsställa ett perfekt ordnat mönster längs DNA:t. Inom detta område presenterar vi en algoritm som syftar till att belysa periodiska mönster i glesa booleska sekvenser, d.v.s. sekvenser av typen 010011011010... där förhållandet mellan antalet 1's (som här anger transkriptionsstarten för en gen) och 0's är litet. Resultat: Algoritmen är särskilt robust när det gäller starka signalförvrängningar såsom tillägg av 1's vid godtyckliga positioner (kontaminerade data), radering av befintliga 1's i sekvensen (felande data) och förekomsten av störning i positionen för 1's (buller). Denna robusthet är ett resultat av ett lämpligt utnyttjande av de anmärkningsvärda anpassningsegenskaperna hos periodiska punkter i solenoidala koordinater. Slutsatser: Algoritmens effektivitet demonstreras i situationer där standard Fourier-baserade spektralmetoder är dåligt anpassade. Vi visar också hur det föreslagna ramverket gör det möjligt att identifiera de 1 som deltar i de periodiska trenderna, dvs.. hur ramen gör det möjligt att tilldela en positionspoäng till gener, i samma anda av sekvenspoäng. Programvaran är tillgänglig för offentlig användning på
Ett intressant tidigare arbete REF har studerat problemet med periodisk mönsterdetektion i glesa booleanska sekvenser för gendata, där förhållandet mellan antalet 1 till 0 är litet.
Periodic pattern detection in sparse boolean sequences
{'venue': 'Algorithms for Molecular Biology', 'journal': 'Algorithms for Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}