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LCPan:使用局部一致解析构建高效的变化图表.

Akmuhammet Ashyralyyev, Zülal Bingöl, Begüm Filiz Öz

    ArXiv
    |December 3, 2025
    PubMed
    概括
    此摘要是机器生成的。

    局部一致解析 (LCP) 通过将字符串分成一致的子字符串来有效处理基因组数据. 这种代方法,Lcptools,改进了核心的紧表示和更快的分析,超越了草图技术.

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    科学领域:

    • 生物信息学是一种生物信息学.
    • 计算生物学 计算生物学
    • 基因组数据分析 基因组数据分析

    背景情况:

    • 基因组数据正在迅速增加,需要高效的字符串处理.
    • 局部一致解析 (LCP) 提供了一种将基因组字符串分割成称为"核心"的一致子字符串的方法.

    研究的目的:

    • 介绍使用Lcptools的LCP的第一个代实现.
    • 为了证明LCP的有效性在识别核心与最小碰撞.
    • 引入LCPan以实现高效的变化图表构建.

    主要方法:

    • 实现了局部一致解析 (LCP) 的代版本.
    • 利用Lcptools进行核心识别和改进.
    • 开发了一个变量图形构造器LCPan.

    主要成果:

    • 核心的数量随着代而呈指数下降 (O(n/c^i),c ~ 2.34).
    • 核心的平均长度和核心之间的距离以多项式的方式增加 (O(c^i)).
    • 与vg相比,LCPan构建变量图的速度>10倍快,使用的内存>13倍少.

    结论:

    • 代的LCP提供了对基因组数据的紧和有信息的表示.
    • Lcptools可在最小碰撞的情况下实现高效和一致的核心识别.
    • LCPan显著提高了变化图构造的计算和内存效率.