Muster problemstellung

Als erstes Ergebnis zeigen wir, wie die Lookahead-Scoring-Technik in Kombination mit einer Datenstruktur zur Beantwortung der längsten Common Extension (LCE)-Abfragen in einer Zeichenfolge angewendet werden kann, um einfache und effiziente Algorithmen für die Standardmusterabgleichsprobleme bei unsicheren Sequenzen zu erhalten. Für eine gewichtete Sequenz bezeichnen wir mit R die Größe ihrer Listendarstellung. Für den Fall, dass dies bei der Funktion “O(1” häufig in molekularbiologischen Anwendungen vorkommt, haben wir R = O(n). Im Problem Profilabgleich legen wir M als Anzahl der Zeichenfolgen fest, die der Bewertungsmatrix mit der Punktzahl über Z entsprechen. Im Allgemeinen M-m; Wir können jedoch davon ausgehen, dass diese Zahl für praktische Daten tatsächlich viel kleiner ist. Wir erhalten die folgenden Ergebnisse: Bei Problemen bei gewichteten Sequenzen gehen wir davon aus, dass das Wort-RAM-Modell mit der Wortgröße “(w = “Omega” (“Log n ” + “log z”) und dem ganzzahligen Alphabet der Größe ” = nO(1) vorhanden ist. Wir betrachten das Log-Wahrscheinlichkeitsmodell der Darstellungen gewichteter Sequenzen, d. h. wir gehen davon aus, dass wahrscheinliche Wahrscheinlichkeiten in den gewichteten Sequenzen und die Schwellenwertwahrscheinlichkeit ,(frac {1}`z`) alle der Form `(c`frac`p`2`dw“ sind), wobei c und d Konstanten sind und p eine ganze Zahl ist, die in eine konstante Anzahl von Maschinenwörtern passt. Darüber hinaus hat die Wahrscheinlichkeit 0 eine spezielle Darstellung. Die einzigen Operationen zu Wahrscheinlichkeiten in unseren Algorithmen sind Multiplikationen und Divisionen, die in diesem Modell genau in O(1)-Zeit ausgeführt werden können.

Unsere Lösungen für das Problem Multichoice Knapsack gehen nur von dem Wort-RAM-Modell mit der Wortgröße “(w= “Omega” (“log S+”log a)” aus, wobei S die Summe der ganzzahligen Dateien in der Eingabeinstanz ist. dies hat keinen Einfluss auf die O-Laufzeit. Um die Laufzeit von Multichoice Knapsack zu verbessern, entwickeln wir zwei Reduktionen und führen sie als Vorverarbeitung nach dem Verfahren von Proposition 5.7 durch. Erstens stellen wir fest, dass Punkte c mit rankv(c) > AV oder rankw(c) > AW keiner praktikablen Lösung angehören können. Darüber hinaus führt ihre Entfernung zu einem , was uns erlaubt, den Begriff “(O(n`lambda” in der Laufzeit zu verbergen. Unsere zweite Reduzierung verringert die Anzahl der Klassen n auf “(O”links” (`frac“log“`log“““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““ Dazu entfernen wir immer wieder irrelevante Elemente (wie in Abschnitt 5.5 definiert) und führen kleine Klassen zu ihrem kartesischen Produkt zusammen (damit die Klassengrößen ausgeglichener sind). Da es sich um Fragen der Wahrscheinlichkeit oder der Natur handelt, sollten Sie sicher sein, dass die Kursteilnehmer verstehen, warum Muster nicht verwendet werden können, um diese Antworten zu finden. Lassen Sie die {1} allgemeinen ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,…, ∈ {1},,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,/,”””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””” In ähnlicher Weise ist die Liste der allgemeinen Suffixe von “(“frac {1}”) “”textbf” von “R”**”-a,-b”) eine Liste der allgemeinen Suffixe von “(frac” und “frac {1}”) soliden Suffixes von Ri für einige i ∈.a,…,b” und die Vorwahl von i-Buchstaben, die in V schwer sind. Auch hier gehen wir davon aus, dass jede der Listen ,,,Textbf`L`*““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““` Letland r positive ganze Zahlen sein, so dassv(Lj[l]) + v(Rj+ 1[r]) > Vforevery 0 – j n.Letk ∈.1,…,n” und unterstellen, dass S eine Wahl mitv(S) – Vsuchthat rankv( S ∩ Ci) – rankv(S ∩ Cj) fori – k ` j.Es gibt einen Indexj ∈`1,…,n` undeine ZersetzungS = L ∪`c`∪ Rsuchthat`(L`in `textbf““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““`(`ell )`),`(R“in `textbf“““““““““{1} ∈““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““Die Analyse von ultrakurzen Sequenzlesungen, die von Illumina nach DNA-Fragmentierung durch Vernebelung (Helicobacter acinonychis) oder Beschallung (Beta vulgaris) erzeugt wurden, ergab keine Sequenzverzerrung in unmittelbarer Nähe von Lesestartpositionen [4]; Die Autoren kamen zu dem Schluss, dass der Fragmentierungsschritt zufällige Nukleotidfragmente erzeugte.

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