Изменения

В данной работе предлагается алгоритм поиска длинных разнесенных повторов. Лежащий в основе алгоритма обобщенный спектрально-аналитический метод, позволяет значительно ускорить процесс анализа последовательности за счет применения средств распаллеливания и векторизации. Также предлагается матрица спектральной гомологии генетических последовательностей. Близкая к точечной матрице гомологии, она предоставляет более быстрый инструмент для сравнительного анализа и визуализации внутренней структуры больших отрезков геномов (порядка 10e6 нуклеотидов), их тандемных и разнесенных повторов.

Ключевая задача анализа геномных последовательностей: поиск повторов. Прямых, обратных, симметричных. Что есть геномная последовательность? По сути, длинная строка в алфавите A, T, G, C (аденин, тимин, гуанин, цитозин, привет, биология, 10-й класс). T и C близки, это «пиримидины». G и A тоже близки, это «пурины». Методов куча, но есть и Проблема: последовательности очень длинные, анализ долгий. Если искать точные повторы, ещё более-менее, но как только переходим к поиску неточных повторов, всё сразу сильно замедляется. По поводу «обычных» методов — например, можно посмотреть программу UniPro DPView — творение неких Новосибирских коллег. Ещё есть довольно адские проекты BioPerl, BioPython — большие сборники всяких методов и библиотек по поводу биологических задач, в частности, и методов поиска повторов, на скриптовых языках.

Идея: применить ОСАМ к поиску повторов в ДНК, таким образом ускорив его. Как?! Во-первых, построить профиль последовательности, т.&nbsp;е. перевести её в длинный числовой вектор, выбрав w — окно профиля, и принимая за каждый элемент последовательности (количество пуринов в w-окрестности элемента) минус (количество пиримидинов в w-окрестности элемента). Далее, выбирая по N значений из полученной последовательности — 0..N-1, s..N+s-1, 2s..N+2s-1, … (s — шаг аппроксимации) и раскладывая получаемые вектора из N чисел по k коэффициентам некоторого базиса, получить «индекс» последовательности. k << N, потому и «индекс». Далее пробежаться по всем полученным описаниям (по индексу) обеих последовательностей (или одной и той же последовательности) и сравнить попарно все пары описаний (на похожесть). А что такое похожесть? Критериев похожести можно выработать массу, среди них можно найти устойчивые к масштабу и т.&nbsp;п., однако у нас всё довольно просто: <m>\frac{|a-b|}{|a|+|b|}</m>, где <m>|x|=\sqrt{\sum {x}_{i}^{2}}</m>. Такое вот «нормированное L₂-расстояние». Здесь, кстати, можно выиграть от т.&nbsp;н. «принципа дискриминантности», который гласит очевидную вещь: что если <m>\frac{\sqrt{{\sum }_{i=0}^{k}{({a}_{i}-{b}_{i})}^{2}}}{|a|+|b|}> \varepsilon</m> уже при k < n, то суммирование можно не продолжать, т.&nbsp;к. меньше сумма квадратов уже не станет. Итак, что мы получим от этого сравнения? Мы получим приближённые «близости» участков ДНК. Крупных или мелких, более или менее точное сравнение — это уже как захотим — для этого можно варьировать параметры. Задаём порог, можем пробежаться по результатам и сразу выявить «подозрительные на повторы» участки. Это есть важно, т.&nbsp;к. больше не нужно всё время искать повторы ВЕЗДЕ: сначала достаточно выявить крупные относительно похожие участки, а потом можно «увеличить масштаб» и выявить (или не выявить) точные координаты повторов. Кстати, единственное, для чего подход почти не подходит — для выявления «абсолютно точных» координат повторов. Это уже в «подозрительных» областях можно делать стандартными методами. Например, diffоподобным алгоритмом. :-)

Для реализации программы поиска повторов с помощью ОСАМ был выбран язык C++. Такой выбор обусловлен сущностью процесса разложения функций, позволяющей с помощью объектно-ориентированного подхода разделить функционал на общий и зависящий от конкретного ортогонального базиса. Общий функционал — это функции подсчёта весовых коэффициентов, подсчёта интеграла на сетке Гаусса, подсчёта матрицы Грама заданного базиса, нормирования заданного базиса, интерполяции сигнала на заданную сетку, и воссоздания изначального сигнала по коэффициентам разложения. К базисо-зависимому функционалу относятся функции подсчёта сетки, весовых коэффициентов, и самих значений функции. Также такой подход, кроме всего прочего, даёт возможность оптимизировать части функционала отдельно.

ippsMulC_64f(wn, -1, tn, n);

ippsSqrt_64f_I(tn, n);

[[Категория:Учёба]]