配列のローカル・アラインメントの困難さについて
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概要
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複数の文字列が与えられた時、類似性やエントロピーが最大となるように各文字列から同じ長さの部分文字列を切り出してくる問題はギャップ無しのローカル・マルチプル・アラインメントと呼ばれ、似た機能を持つDNA配列やアミノ酸配列から特徴的な部分を取り出してくるのに有用である。この問題に対し、EMアルゴリズムやギッブスサンプリングなどに基づくヒューリスティックなアルゴリズムや分枝限定法によるアルゴリズムが提案されてきたが、最適解を計算する多項式時間アルゴリズムは開発されていなかった。本稿では、エントロピーおよびSP (Sum of Pairs) スコアのいずれのスコアを用いても、この問題がNP困難であることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-05-14
著者
-
阿久津 達也
東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター
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阿久津 達也
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター:京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
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阿久津 達也
東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター
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