{“@context”：“https:\/\/schema.org\/”，“@type”：“ScholarlyArticle”，“@id”：“#article14124”，“name”：“Linked-Reads的图形理论条形码排序模型”，“抽象”：“考虑实线上的一组间隔，间隔图将这些间隔记录为节点，其交点记录为边。识别（即合并）区间图中的节点对产生多区间图。在不知道底层间隔的情况下，只给出了多间隔图的节点和边，我们对以下问题感兴趣。可以确定每个节点对应的间隔数吗？可以计算反映原始区间顺序的多个区间图节点上的遍历吗？这些问题与链接读取DNA测序密切相关，其中条形码被分配给长分子，其交集图形成区间图。每个条形码可以对应于多个分子，这使下游分析复杂化，并且对应于对应区间图的节点的识别。通过实现条形码到分子的概念性分离，并通过分子顺序提供准确组装基因组的骨架，解决上述图形理论问题将有助于分析链接读码测序数据。在这里，我们提出了一个框架，该框架将任意交集图（例如条形码重叠图）作为输入，并构造原始区间顺序的启发式近似。“，”keywords“：[”DNA测序“，”graph algorithms“，”linked-reads“，”interval graph“，”cliques“]，”author“：[{”@type“：”Person“，”name“：”Dufresne，Yoan“，”givenName“：”Yoann“，”familyName“：“Dufresen”，”email“：”mailto:“yoann.dufresne@pastur.fr“，”sameAs“：”https:\/\/orcid.org\/00000-0002-0930-8920“，”affiliation“：”计算生物学系，C3BI USR 3756 CNRS，Institute 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