Extracting Common Motifs under the Levenshtein Measure: Theory and Experimentation
Extracting Common Motifs under the Levenshtein Measure: Theory and Experimentation
复制标题
在 Levenshtein 测量下提取共同主题：理论与实验
DOI：
10.1007/3-540-45784-4_11
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发表时间：
2002
期刊：
影响因子：
4.4
通讯作者：
M. Kaufmann
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
E. Adebiyi;M. Kaufmann
使用我们在构造良好的最大模型上提取近似非串联重复的技术[1]，我们推导出一种算法来查找长度为 P 的共同基序，这些基序出现在 N 个序列中，在编辑距离度量下最多有 D 个差异。我们将我们的算法与 Sagot[17] 的更复杂的算法在一些真实序列上的编辑距离上的有效性进行比较。她的方法以前没有在编辑距离上实现过，而只在汉明距离上实现过[12,20]。事实证明，我们的方法在理论上和在实践中对于中等大的 P 和 D 都更简单、更有效。
Using our techniques for extracting approximate nontandem repeats[1] on well constructed maximal models, we derive an algorithm to find common motifs of length P that occur in N sequences with at most D differences under the Edit distance metric. We compare the effectiveness of our algorithm with the more involved algorithm of Sagot[17] for Edit distance on some real sequences. Her method has not been implemented before for Edit distance but only for Hamming distance[12,20]. Our resulting method turns out to be simpler and more efficient theoretically and also in practice for moderately large P and D.
影响因子：
10.5
作者：
McInerny, CJ;Partridge, JF;Breeden, LL
通讯作者：
Breeden, LL