多序列比对的贪婪聚类算法

拉巴·莱布西尔（Rabah Lebsir）、阿卜杜勒姆·莱伊布（Abdesslem Layeb）、塔希·法里扎（Tahi Fariza）

国际标准编号：1557-3958|EISSN公司：1557-3966|EISBN13：9781799859857|内政部：10.4018/IJCINI.20211001.oa41

MLA公司

Lebsir，Rabah等人，《贪婪的多序列比对聚类算法》IJCINI公司第15卷，2021年第4期：第1-17页。http://doi.org/10.4018/IJCINI.20211001.oa41

亚太地区

Lebsir，R.、Layeb，A.和Fariza，T.（2021）。多序列比对的贪婪聚类算法。国际认知信息学与自然智能杂志（IJCINI），15(4), 1-17. http://doi.org/10.4018/IJCINI.20211001.oa41

芝加哥

莱布希尔、拉巴、阿卜杜斯勒姆·莱伊布和塔希·法里扎。“用于多序列比对的贪婪聚类算法，”国际认知信息学与自然智能杂志（IJCINI）15，4号：1-17。http://doi.org/10.4018/IJCINI.20211001.oa41

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摘要

本文提出了一种解决生物序列分析中最重要的任务之一——多序列比对（MSA）问题的策略。其作用是将序列整体对齐，以导出一组蛋白质或核苷酸序列之间的关系和共同特征。MSA问题被证明是NP-Hard问题。提出的战略包含了一个基于众所周知的分而治之范式的新思想。本文提出了一种新的聚类序列的方法，作为改进最终对齐的初步步骤；这种分解可以用作任何MSA对准器的优化过程，以探索搜索空间的有希望的对准。在他们的解决方案中，作者建议以并行和分布式的方式对齐集群，以便从并行体系结构中受益。使用BAliBASE、Sabre、Prefab4和Oxm等经典基准测试了该策略，实验结果表明，与其他对准器相比，该策略具有良好的效果。