Alineamiento de secuencias biolÃ³gicas (pdf).

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$Medium Refractive index Disolved in 0.25% PPD, 0.0025% DABCO ...$

Reducción de la Complejidad AlgorítmicaOptimización para reducir tiempos de cálculoTabla de Dispersión (Hash)Lista con las posiciones de lossímbolos de la secuenciapos : 1234 5678 901seqX : TCAG ACGA TTG n=11Tabla Hash (seqX)A 3, 5, 8C 2, 6G 4, 7, 11T 1, 9, 10Secuencia a compararpos : 1234567890seqY: ATCGGAGCTG m=10Acumular identidades en cada diagonal(d= h - v, si x halínea con y v)y 1(A) en d 2(3-1), d 4(5-1) y d 7(8-1)y 2(T) en d -1(1-2), d 7(9-2) y d 8(10-2)Complejidad : Cada elemento de sY vs el número de elementos hash para ese símboloO(N*media) media=M / LongTabla (N, M long de SeqX y SeqY)k-tuplas : [+] entradas (L=lAlf k ) -> [-] elementos por entradaProteinas : lAlf=20, Si k=2 => L= 20 2 = 400 entradas.Long. Proteina N=400 -> 1 valor por entrada => complejidad O(N+M)Paulino Gomez-PuertasBioinformática.
Comparación por SemejanzasMejoras en la SensibilidadLimitaciones de los Métodosbasados en Identidad•Código genético redundante•Sustituciones sin influencia sobre la función global•Inserción y pérdida de residuos.•Cantidad de información (frecuencia) de cada símbolo•Conocimiento biológico en la valoraciónDistancia: El coste de transformar una secuencia en otra por medio de laaplicación de una serie de operaciones (sustitución, inserción, borrado),cada una con un coste asociado.Para cada pareja de símbolos (a i ,a j ) A 2 un esquema de costes w(a i ,a j )establece la relación entre ellosAQUIPaulino Gomez-PuertasBioinformática.
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