An information-based sequence distance and its application to
  whole mitochondrial genome phylogeny

Li, Ming; Badger, Jonathan H.; Chen, Xin; Kwong, Sam; Kearney, Paul; Zhang, Haoyong

doi:10.1093/bioinformatics/17.2.149

Cited by 465 publications

(321 citation statements)

References 21 publications

Supporting

Mentioning

300

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…where the equality follows from the symmetry of information (10), ignoring here and later in the proof additive terms of order . By Theorem 2, which assumes that properties 2 and 3 hold for the distortion family , there is with and .…”

Section: Claimmentioning

confidence: 99%

Rate Distortion and Denoising of Individual Data Using Kolmogorov Complexity

Vereshchagin

Vitányi

2010

IEEE Trans. Inform. Theory

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-We examine the structure of families of distortion balls from the perspective of Kolmogorov complexity. Special attention is paid to the canonical rate-distortion function of a source word which returns the minimal Kolmogorov complexity of all distortion balls containing that word subject to a bound on their cardinality. This canonical rate-distortion function is related to the more standard algorithmic rate-distortion function for the given distortion measure. Examples are given of list distortion, Hamming distortion, and Euclidean distortion. The algorithmic rate-distortion function can behave differently from Shannon's rate-distortion function. To this end, we show that the canonical rate-distortion function can and does assume a wide class of shapes (unlike Shannon's); we relate low algorithmic mutual information to low Kolmogorov complexity (and consequently suggest that certain aspects of the mutual information formulation of Shannon's rate-distortion function behave differently than would an analogous formulation using algorithmic mutual information); we explore the notion that low Kolmogorov complexity distortion balls containing a given word capture the interesting properties of that word (which is hard to formalize in Shannon's theory) and this suggests an approach to denoising.

show abstract

Section: Claimmentioning

confidence: 99%

Rate Distortion and Denoising of Individual Data Using Kolmogorov Complexity

Vereshchagin

Vitányi

2010

IEEE Trans. Inform. Theory

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Furthermore, from Table IV, we surprisingly find that Rabbit-Mouse, Rabbit-Rat and Rat-Mouse have smaller entries which didn't appear in [15], [29]- [34]. But this result coincided with result of phylogenetic tree [35] . So we think the graphical representation method can capture the main information on the interspecies similarity of  -globin gene contained in the first exon.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 55%

Similarity/Dissimilarity of DNA Sequences Based on a New Condensed Curve Representation

Xiao¹

2014

IJMLC

View full text Add to dashboard Cite

“…Một tiếp cận khác là sử dụng các độ đo giữa các đối tượng được biểu diễn bởi các chuỗi ký tự như [1], [3], [4], [2], [9]. Tuy nhiên các tiếp cận này đều có một điểm yếu chung là chúng phân tích các đối tượng một cách độc lập với các đặc điểm của chúng, tức là chúng phân tích đồng thời tất cả các đặc điểm của đối tượng và xác định sự tương đồng giữa các cặp đối tượng thông qua sự giống nhau nhiều nhất trong số các cặp đặc điểm mà hai đối tượng cùng chia sẻ.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

Độ Đo Google Trong Tích Hợp Dữ Liệu

Trình¹,

Thuỵ²,

Hiếu³

2016

Fair - Nghiên Cứu Cơ Bản Và Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin 2015

View full text Add to dashboard Cite

Từ khóa -Độ đo Google, tích hợp dữ liệu/tri thức. I. GIỚI THIỆUKhi chữ viết được phát minh, con người có một công cụ tốt để mô tả các đối tượng bằng cách biểu diễn các đối tượng bằng một chuỗi các ký tự. Tuy nhiên do sự linh hoạt của ngôn ngữ nên cùng một đối tượng có thể được biểu diễn bằng nhiều chuỗi ký tự khác nhau và ngược lại một chuỗi ký tự cũng có thể biểu diễn nhiều đối đượng khác nhau. Do đó việc xem xét các đối tượng từ các chuỗi ký tự cần được xem xét trong ngữ cảnh cụ thể. Một bài toán (ngược) được đặt ra là nếu chúng ta có hai chuỗi ký tự, tìm ngữ cảnh mà hai chuỗi ký tự này biểu diễn các đối tượng có quan hệ gần nhau nhất. Bài toán này có nhiều ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân cụm dữ liệu, học máy,… Trong bài này chúng ta sẽ xem xét một trong các cách để trả lời cho câu hỏi này.Hằng ngày có hơn một tỷ lượt người dùng Internet với hàng tỷ comment trên các mạng xã hội, tweeter và hàng triệu các tài liệu được xuất bản trên đó. Internet trở thành một kho dữ liệu khổng lồ về các đối tượng ở tất cả các ngôn ngữ và trong vô vàn các ngữ cảnh khác nhau. Với quy mô cực lớn của Internet, con người không thể tìm kiếm các đối tượng một cách thủ công thông qua các đường link. Thay vào đó chúng ta sử dụng các máy tìm kiếm để hỗ trợ cho việc này, chúng ta chỉ cần gửi các truy vấn và máy tìm kiếm sẽ trả lại các kết quả tìm được. Một trong các máy tìm kiếm mạnh mẽ nhất trên Internet hiện nay là Google. Google hỗ trợ cho cả người dùng qua giao diện người dùng và các nhà phát triển thông qua giao diện API. Các thông tin kết quả mà Google trả về khá chi tiết và đủ cơ sở để chúng ta có thể xây dựng một độ đo như sẽ trình bày trong các mục phía sau.Trong các công trình nghiên cứu trước đây, một trong các hướng nghiên cứu chính để so sánh các các từ hay cụm từ là sử dụng tần suất xuất hiện của chúng trong các văn bản để xây dựng các độ đo sự tương đồng Tuy nhiên các tiếp cận này đều có một điểm yếu chung là chúng phân tích các đối tượng một cách độc lập với các đặc điểm của chúng, tức là chúng phân tích đồng thời tất cả các đặc điểm của đối tượng và xác định sự tương đồng giữa các cặp đối tượng thông qua sự giống nhau nhiều nhất trong số các cặp đặc điểm mà hai đối tượng cùng chia sẻ. Với cách tiếp cận này, các đối tượng được so sánh trực tiếp với nhau và do đó chỉ phù hợp để đạt được các tri thức về chính các đối tượng đó mà không quan tâm đến thông tin chung về sự tương đồng này. Trong bài báo này chúng tôi giới thiệu một cách tiếp cận mới nhằm lấy được các thông tin ý nghĩa hơn về sự tương đồng giữa các đối tượng thông qua ngữ nghĩa Google. Cụ thể là chúng tôi sử dụng các tên của đối tượng và thông qua máy tìm kiếm Google để thu được thông tin về đối tượng từ vô số các người dùng web trong các ngữ cảnh khác nhau, qua đó thống kê tần suất xuất hiện của các tên đối tượng khi chúng xuất hiện riêng rẽ và xuất hiện cùng nhau để có thể xác định một cách định lượng sự tương đồng giữa các đối tượng này.Trong bài báo cơ sở lý thuyết được trình bày trong Mục II, trong đó các khái niệm chính được đề cập gồm có: Độ ph...

show abstract

An information-based sequence distance and its application to whole mitochondrial genome phylogeny

Abstract: The program to estimate our sequence distance, is available at http://www.cs.cityu.edu.hk/~cssamk/gencomp/GenCompress1.htm. The distance matrices used to generate our phylogenies are available at http://www.math.uwaterloo.ca/~mli/distance.html.

Cited by 465 publications

References 21 publications

Rate Distortion and Denoising of Individual Data Using Kolmogorov Complexity

Rate Distortion and Denoising of Individual Data Using Kolmogorov Complexity

Similarity/Dissimilarity of DNA Sequences Based on a New Condensed Curve Representation

Độ Đo Google Trong Tích Hợp Dữ Liệu

Contact Info

Product

Resources

About