ВЫЯВЛЕНИЕ ФРАКТАЛОПОДОБНЫХ СТРУКТУР В ДНК-ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ
ВЫЯВЛЕНИЕ ФРАКТАЛОПОДОБНЫХ СТРУКТУР В ДНК-ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ
Авторы: Владимир Гусев, Любовь Мирошниченко, Надежда Чужанова
Аннотация: Разработан и реализован алгоритм выявления фракталоподобных структур в ДНК- последовательностях. Фрактальность трактуется как самоподобие, основанное на свойстве симметрии или комплементарной симметрии. Локальные фракталы интересны своей способностью аккумулировать множественные палиндромно-шпилечные структуры с потенциально возможными регуляторными функциями. Выявлены реальные случаи проявления фрактальности в различных геномах: от вирусов до человека. Рассмотрена возможность использования фракталоподобных структур в качестве маркеров, различающих близкие классы последовательностей.
Keywords: DNA sequences, fractal-like structures, repeated fragments, palindrome, complementary palindrome.
ACM Classification Keywords: J. Computer Applications – J.3 Life and medical sciences – Biology and genetics; I. Computing Methodologies- I.5 Pattern recognition – I.5.2. – Design methodology –Feature evaluation and selection.
Conference: The paper is selected from International Conference «Classification, Forecasting, Data Mining» CFDM 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Отдельные фрагменты ДНК характеризуются проявлениями самоподобия, основанного на свойстве симметрии или комплементарной симметрии. По ассоциации с работой [Mandelbrot, 1992], будем называть их локальными фракталами (при отсутствии искажений) или фракталоподобными структурами (при их наличии).
( Читать дальше )
Авторы: Владимир Гусев, Любовь Мирошниченко, Надежда Чужанова
Аннотация: Разработан и реализован алгоритм выявления фракталоподобных структур в ДНК- последовательностях. Фрактальность трактуется как самоподобие, основанное на свойстве симметрии или комплементарной симметрии. Локальные фракталы интересны своей способностью аккумулировать множественные палиндромно-шпилечные структуры с потенциально возможными регуляторными функциями. Выявлены реальные случаи проявления фрактальности в различных геномах: от вирусов до человека. Рассмотрена возможность использования фракталоподобных структур в качестве маркеров, различающих близкие классы последовательностей.
Keywords: DNA sequences, fractal-like structures, repeated fragments, palindrome, complementary palindrome.
ACM Classification Keywords: J. Computer Applications – J.3 Life and medical sciences – Biology and genetics; I. Computing Methodologies- I.5 Pattern recognition – I.5.2. – Design methodology –Feature evaluation and selection.
Conference: The paper is selected from International Conference «Classification, Forecasting, Data Mining» CFDM 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Отдельные фрагменты ДНК характеризуются проявлениями самоподобия, основанного на свойстве симметрии или комплементарной симметрии. По ассоциации с работой [Mandelbrot, 1992], будем называть их локальными фракталами (при отсутствии искажений) или фракталоподобными структурами (при их наличии).
( Читать дальше )
- +2
- 20 ноября 2009, 13:22
- комментировать
ЗАДАЧИ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО АНАЛИЗА И РАСПОЗНАВАНИЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ, ВКЛЮЧАЮЩИХ ПОВТОРЯЮЩИЕСЯ УПОРЯДОЧЕННЫЕ НАБОРЫ ВЕКТОР–ФРАГМЕНТОВ
ЗАДАЧИ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО АНАЛИЗА И РАСПОЗНАВАНИЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ, ВКЛЮЧАЮЩИХ ПОВТОРЯЮЩИЕСЯ УПОРЯДОЧЕННЫЕ НАБОРЫ ВЕКТОР–ФРАГМЕНТОВ
Авторы: Александр Кельманов, Людмила Михайлова, Сергей Хамидуллин
Аннотация: Рассматриваются некоторые задачи помехоустойчивого off-line анализа и распознавания числовых и векторных последовательностей, включающих повторяющиеся наборы квазипериодических фрагментов или векторов. Обоснованы эффективные алгоритмы решения этих задач, гарантирующие оптимальность решения по критерию максимального правдоподобия, в случае, когда помеха аддитивна и является гауссовской последовательностью независимых одинаково распределенных случайных величин.
Ключевые слова: структурированная последовательность, упорядоченный набор вектор-фрагментов, помехоустойчивое обнаружение и распознавание, дискретная экстремальная задача, off- line алгоритм.
ACM Classification Keywords: F.2. Analysis of Algorithms and Problem Complexity, G.1.6. Optimization, G2. Discrete Mathematics, I.5. Pattern Recognition
Conference: The paper is selected from International Conference «Classification, Forecasting, Data Mining» CFDM 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Объектом исследования настоящей работы являются проблемы анализа и распознавания структурированных данных – числовых и векторных последовательностей, в составе которых имеются повторяющиеся, чередующиеся и перемежающиеся информационно значимые фрагменты или векторы.
( Читать дальше )
Авторы: Александр Кельманов, Людмила Михайлова, Сергей Хамидуллин
Аннотация: Рассматриваются некоторые задачи помехоустойчивого off-line анализа и распознавания числовых и векторных последовательностей, включающих повторяющиеся наборы квазипериодических фрагментов или векторов. Обоснованы эффективные алгоритмы решения этих задач, гарантирующие оптимальность решения по критерию максимального правдоподобия, в случае, когда помеха аддитивна и является гауссовской последовательностью независимых одинаково распределенных случайных величин.
Ключевые слова: структурированная последовательность, упорядоченный набор вектор-фрагментов, помехоустойчивое обнаружение и распознавание, дискретная экстремальная задача, off- line алгоритм.
ACM Classification Keywords: F.2. Analysis of Algorithms and Problem Complexity, G.1.6. Optimization, G2. Discrete Mathematics, I.5. Pattern Recognition
Conference: The paper is selected from International Conference «Classification, Forecasting, Data Mining» CFDM 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Объектом исследования настоящей работы являются проблемы анализа и распознавания структурированных данных – числовых и векторных последовательностей, в составе которых имеются повторяющиеся, чередующиеся и перемежающиеся информационно значимые фрагменты или векторы.
( Читать дальше )
- 0
- 19 ноября 2009, 17:44
- комментировать