高速なタンパク質配列相同性検索ツール「DIAMOND」 - それなりにマジメなメモ
この記事は今年読んだ一番好きな論文 Advent Calendar 2015の17日の記事です。 今回紹介する論文はタンパク質用の配列相同性検索に関する以下の論文です。 Buchfink, B., Xie, C., & Huson, D. H. (2015). Fast and sensitive protein alignment using DIAMOND. Nature Methods, 12(1), 59–60. doi:10.1038/nmeth.3176 まったく同じ問題に大学時代から取り組んでいて、いろいろな意味で刺激を受けた論文で、良い機会なので紹介しようと思います。 配列相同性検索とは 配列相同性検索とは、DNAやタンパク質の配列をクエリとしてデータベース内の類似する配列を検索する解析です。この検索を行ううえで、クエリの配列とデータベース内の配列の類似度をどのように計算す
HTS mappers
About This page attempts to provide an up-to-date compendium of HTS mappers initially provided in the article "Tools for mapping high-throughput sequencing data", Bioinformatics (2012) 28 (24): 3169-3177. Any suggestions are welcome. If your mapper is not listed or you want to update the data for your mapper then please let us know by filling this form and we will update the list. Mappers Timeline
[プログラミング] ビット並列アルゴリズムを使った編集距離 - tsubosakaの日記
ふと、ビット並列アルゴリズムを使った編集距離を計算するアルゴリズムを書きたくなったので書いてみた。 まず、通常の編集距離であるLevenshtein Distanceを求めるアルゴリズムは以下のように書ける int levenshteinDistance(String A, String B) { int m = A.length(); int n = B.length(); int dp[] = new int[n + 1]; int next[] = new int[n + 1]; for (int i = 0; i <= n; i++) dp[i] = i; for (int i = 1; i <= m; i++) { next[0] = i; for (int j = 1; j <= n; j++) { if (A.charAt(i - 1) == B.charAt(j - 1))
![[プログラミング] ビット並列アルゴリズムを使った編集距離 - tsubosakaの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/466673dcf501fbd428f9b1a630d943c8246acf97/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fbf0812ca52ab03f4abef108e09e49c6a9ef9fb9e%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1200%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1200%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Ft%252Ftsubosaka%252F20091103%252F20091103000001.jpg)
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