Discovering Motifs in DNA Sequences: A Suffix Tree Based Approach

Prakash, Sanchi; Agarwal, Harshit; Agarwal, Urvi; Biswas, Prantik; Jaypee, Suma Dawn

doi:10.1109/iadcc.2018.8692107

Cited by 4 publications

(3 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…And we can draw the line chart between length and building index as figure 11: The figure 11 illustrates that the constructing time consume of each basic unit is in a growth trend between O(n) and O(n 2 ) too. And in Prakash's paper [28], they got the similar line chart like figure 12 shown: In conclusion, the time complexity of the improved suffix tree's constructing process can not strictly maintain at O(n) level. It depends on the distribution of the acceleration N-ODEs mainly.…”

Section: Sum Upmentioning

confidence: 93%

A Gray Box for Visualizing Instruction Sequence Based on Improved Suffix Tree

Wang

Fang

2020

IEEE Access

View full text Add to dashboard Cite

Gray box is a kind of device in which the working process of a program or system is locally recognized. Gray box testing, also known as gray box analysis, is a software debugging method based on the limited cognition of the internal details of the program. Testers may know how system components interact with each other, but they lack a detailed understanding of internal program functions and operation. So the construction of gray box is particularly important. The most original gray boxes are static debugger and dynamic debugger. And then reflexion model, which reduces the manual work greatly, is developed and applied. The latest gray boxes are focus on regarding instructions as a natural language using the mature mathematical model to mine their internal value. Adhering to the idea of latest researches, our paper improves the original suffix tree and use the improved suffix tree as a mathematical models to analyse and visualize the internal logic of instructions. Our gray box aims at solving three problems in practical application. In addition, we explain the complexity of instruction sequence and put forward a prediction formula for the building part. By experiment, we prove the time complexity of each part and the correctness of the prediction formula, and show the effect of visualizing part.INDEX TERMS Gray box, reverse engineering, suffix tree, visualize, instruction preprocess.

show abstract

Section: Sum Upmentioning

confidence: 93%

A Gray Box for Visualizing Instruction Sequence Based on Improved Suffix Tree

Wang

Fang

2020

IEEE Access

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The suffix tree can be used in the motif analysis process [58]. However it has traditionally been used in the text index method [59].…”

Section: C: Suffix Treementioning

confidence: 99%

Motifs in Big Networks: Methods and Applications

Zhang

et al. 2019

IEEE Access

View full text Add to dashboard Cite

Motifs have been recognized as basic network blocks and are found to be quite powerful in modeling certain patterns. Generally speaking, local characteristics of big networks could be reflected in network motifs. Over the years, motifs have attracted a lot of attention from researchers. However, most current literature reviews on motifs generally focus on the field of biological science. In contrast, here we try to present a comprehensive survey on motifs in the context of big networks. We introduce the definition of motifs and other related concepts. Big networks with motif-based structures are analyzed. Specifically, we respectively analyze four kinds of networks, including biological networks, social networks, academic networks, and infrastructure networks. We then examine methods for motif discovery, motif counting, and motif clustering. The applications of motifs in different areas have also been reviewed. Finally, some challenges and open issues in this direction are discussed.INDEX TERMS Network motif, motif counting, motif discovery, motif clustering, network science.

show abstract

“…DNA sekanslarına yönelik önek tabanlı dizi eşleştirme algoritmaları kullanarak, DNA sekanslarının ikili karşılaştırmasında ortaya çıkan çeşitli problemler için önek hesaplamalarını kullanan pratik paralel algoritmalar geliştirilmesi [18], çoklu dizi eşleştirmesi için paralel bir Rabin-Karp uygulaması olan eşleştirme doğrulamasını hızlandırmak için bir hash tablo ile birlikte algoritmanın paralelleştirilmesi en üst düzeye çıkarmak için temel olarak önek toplamları algoritmasının geliştirilmesi [19] gibi çalışmalar gerçekleştirilmiştir. DNA sekanslarına yönelik sonek tabanlı dizi eşleştirme algoritmaları kullanarak, verilen diziler üzerinde ardışık yinelemeler kullanarak transkripsiyon faktörleri için DNA dizileri setindeki bağlanma bölgelerini çıkaran yetkin bir algoritma önerilmesi [20], sonek ağaçları oluşturmak için pratik yöntemlerin geliştirilmesi [21] gibi çalışmalar geliştirilmiştir. DNA sekanslarında faktör tabanlı BOM algoritması geliştirilmiştir ancak kısa gen sekanslarında çalışma zamanı açısından verimli değildir [22].…”

Section: Giriş (Introduction)unclassified

Multiple exact string matching algorithm based on q-gram hash comparison for DNA sequences

Karcioglu

Bulut

2022

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Dizi eşleştirme algoritmaları tıp, biyoinformatik, biyoloji gibi birçok alandaki çeşitli uygulamaları nedeniyle bilgisayar bilimindeki önemli çalışma konularından olmuştur. Son yıllarda yeni algoritmalar geliştirilerek metin üzerinde dizi eşleştirme işlemleri hızlandırılmıştır. Dizi eşleştirme algoritmaları tekli ve çoklu olmak üzere iki kısma ayrılır. Çoklu kesin dizi eşleştirme algoritmaları verilen bir T metni içinde d adet P desenlerinin bulunmasını içerir. Bu çalışmada, hash tabanlı çoklu kesin dizi eşleştirme algoritmalarından olan Wu-Manber algoritması ele alınmıştır. Wu-Manber algoritması etkili bir algoritma olmasına rağmen hash çakışmaları gibi bazı kısıtlamalara sahiptir. Çalışmamızda bu eksikliklere yönelik yeni yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda, geleneksel Wu-Manber algoritmasının aksine, DNA sekanslarında hash çakışmasını kaldıran hash fonksiyonu kullanarak dizilerdeki arama işlemi q-gram hash karşılaştırması ile gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşım literatürde sıkça kullanılan çoklu kesin dizi eşleştirme algoritmalarıyla E. Coli ve Human Chromosome1 veri setinde karşılaştırmalar yapılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar sonucu önerilen yöntemin Wu-Manber algoritmasına kıyasla önerilen yaklaşımda ortalama çalışma zamanı, ortalama karakter ve hash karşılaştırma sayısı gibi performans metrikleri açısından daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca, önerilen yaklaşımın Aho Corasick (AC) ve Commentz Walter (CW) gibi iyi bilinen algoritmalardan daha verimli olduğu gösterilmiştir.

show abstract

Discovering Motifs in DNA Sequences: A Suffix Tree Based Approach

Cited by 4 publications

References 7 publications

A Gray Box for Visualizing Instruction Sequence Based on Improved Suffix Tree

A Gray Box for Visualizing Instruction Sequence Based on Improved Suffix Tree

Motifs in Big Networks: Methods and Applications

Multiple exact string matching algorithm based on q-gram hash comparison for DNA sequences

Contact Info

Product

Resources

About