Algorithmus :: Needlemanwunsch. Algorithmus :: nedlemanwunsch ist eine Sequenzausrichtung mit konfigurierbarer Bewertung.
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Algorithmus :: Needlemanwunsch. Ranking & Zusammenfassung

Algorithmus :: Needlemanwunsch. Stichworte

Perl-Modul Ausrichtung Reihenfolge Sequenz-Alignment konfigurierbarer scoring

Algorithmus :: Needlemanwunsch. Beschreibung

Algorithmus :: Nedlemanwunsch ist eine Sequenzausrichtung mit konfigurierbarer Bewertung. Algorithmus :: Needlemanwunsch ist eine Sequenzausrichtung mit konfigurierbarer Scoring.Synopsis Verwenden Sie Algorithmus :: Needlemanwunsch; SUB-Score_sub {if (! @_) {RETURN -2; # GAP-Strafe} Rückkehr ($ _ EQ $ _ )? 1: -1; } My $ Matcher = Algorithmus :: Needlemanwunsch-> NEU (Score_sub); Mein $ Score = $ Matcher-> Richtig (@a, @b, {ALIGN => ON_SHIFT_A, SHIFT_A => ON_SHIFT_A, SHIFT_B => ON_SHIFT_B, Select_Align => ont_select_align}); Sequenzausrichtung ist ein Weg, um Gemeinsamkeiten in zwei ( oder mehr) ähnliche Sequenzen oder Zeichenfolgen einiger Elemente oder Zeichen. Standard-motivierendes Beispiel ist der Vergleich von DNA-Sequenzen und deren funktionalen und evolutionären Ähnlichkeiten und Unterschiede, das Problem hat jedoch viel breitere Anwendbarkeit - zum Beispiel finden Sie die längste gemeinsame Ansprüche (dh diff) ist ein Sonderfall der Sequenzausrichtung. Konzept, Sequenz Ausrichtung arbeitet mit allen möglichen Ausrichtungen und wählen die Ausrichtung mit maximaler Punktzahl. Beispielsweise können Sequenzen a t c t und t g a t ausgerichteten Sequenz A: a t c - t | | | Sequenz B: - T G a Tor Sequenz A: - - A T C T | | Sequenz B: T A T - - (und exponentiell viele andere Arten natürlich). Beachten Sie, dass Needleman-Wunsch globale Ausrichtungen über die gesamte Länge beider Sequenzen berücksichtigt; Jeder Artikel ist entweder mit einem Gegenstand der anderen Sequenz ausgerichtet oder entspricht einem Spalt (der immer mit einem Artikel ausgerichtet ist - zwei Lücken, die zwei Lücken nicht hilft, würde nichts helfen). Dieser Ansatz eignet sich besonders zum Vergleich von Sequenzen mit vergleichbarer Länge und etwas ähnlich entlang ihrer gesamten Länge - das heißt, ohne lange Dehinge, die nichts miteinander zu tun haben. Wenn Ihre Sequenzen diese Anforderungen nicht erfüllen, berücksichtigen Sie die Verwendung der lokalen Ausrichtung, die streng genommen nicht nadelhaft-wunsch ist, sondern auch ähnlich ist, um in diesem Modul auch in diesem Modul implementiert zu sein - siehe unten für Details. In dem obigen Beispiel, Die zweite Ausrichtung hat mehr Lücken als das erste, aber vielleicht sind Ihre A-ARTS strukturell wichtig, und Sie mögen sie so, dass Sie die zweite Ausrichtung bevorzugen. Umgekehrt, wenn c "fast gleich" wie G ist, könnte es die erste Ausrichtung sein, die besser entspricht. Needleman-Wunsch formalisiert solche Überlegungen in eine Ähnlichkeitsmatrix, wobei jeweils Auszahlungen zugewiesen werden (bestellt, aber die Matrix ist normalerweise symmetrisch, so dass die Reihenfolge nicht möglich ist) Paare mögliche Sequenzelemente sowie eine Lückenstrafe, die die Wünnung einer Lücke quantifiziert in einer Sequenz. Eine Vorliebe von Paarungen über Lücken wird durch einen niedrigen (relativ zu den Ähnlichkeitsmatrixwerten, normalerweise negativen) Gap-Strafe ausgedrückt. Die Ausrichtungswertung wird dann als die Summe definiert, über den Positionen, an denen mindestens eine Sequenz einen Artikel der Ähnlichkeit hat MATRIX-Werte, die vom ersten und dem zweiten Punkt (wenn beide definiert sind) als auch definiert) als auch Spaltstrafen (für Elemente, die mit einer Lücke ausgerichtet sind, indiziert sind. Wenn beispielsweise S die Ähnlichkeitsmatrix und G ist, bezeichnet die Lückenstrafe, die Ausrichtungssequenz A: AATTCC-Sequenz B: A - - T Chas Score S + 3 * G + S + S . Wenn die GAP-Strafe 0 ist, und die Ähnlichkeit eine Identitätsmatrix, dh die Zuweisung von 1 an jedes Spiel und 0 zu jedem Mismatch, verringert Needleman-Wunsch auf die Suche nach dem längsten gemeinsamen Ansprüchen. Der Algorithmus zur Maximierung der Partitur ist Eine Standardanwendung der dynamischen Programmierung, Berechnung der optimalen Ausrichtungsergebnisse von leeren und 1-Punkt-Sequenzen und des Aufbaus, bis die gesamten Eingangssequenzen berücksichtigt werden. Sobald die optimale Punktzahl bekannt ist, fällt der Algorithmus zurück, um die Lückenpositionen zu finden. Beachten Sie, dass die maximale Punktzahl offensichtlich einzigartig ist, die Ausrichtung im Allgemeinen nicht ist; Mit dieser Schnittstelle dieses Moduls können Sie die anrufende Anwendung zwischen verschiedenen optimalen Ausrichtungen auswählen.Virektionen: · Perl · Perl.

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