Bakgrund: Proteinidentifiering är ett av de mest utmanande problemen inom proteomik. Tandem masspektrometri ger ett viktigt verktyg för att hantera protein identifieringsproblem. Vi utvecklade en arbetseffektiv parallellalgoritm för problemet med peptidsekvenstaggar. Algoritmen körs på den samtidigt lästa, exklusiva skriv-PRAM i O(n) tid med log n processorer, där n är antalet masstoppar i spektrumet. Algoritmen kan hitta alla sekvenstaggar som har poäng större än en parameter eller alla sekvenstaggar av maximal längd. Våra tester på 1507 spektra i Open Proteomics Database visade att vår algoritm är effektiv eftersom den uppnår jämförbara resultat med andra metoder. Den föreslagna algoritmen kan användas för att påskynda databassökningen eller för att identifiera posttranslationella modifieringar, jämföra homologin av sekvenstaggar som hittas med sekvenserna i den biologiska databasen.
Brunetti m.fl. REF införde en parallell algoritm för att hitta peptidsekvenstaggar för proteinidentifiering.
PARPST: a PARallel algorithm to find peptide sequence tags
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}