【转载】K-mer算法
k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串,一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers.举个例子吧,为了简化,有这么个reads(当然实际比这个长):AACTGACTGA.如果k-mer的k为3的话,我们可以将其切割为AAC ACT CTG TGA GAC ACT CTG TGA.我们将这些k-mers放入计算机中拼接,假设第一个为TGA ,那么下一个应该为GA-,.……
TGA
GAC
ACT
CTG
TG ????
基于这样的思路,我们很快就发现了问题,下一个点可能有很多的选择,或者没有选择
我们需要找到Hamiltonian path,我们需要找到包含每个点的,但是只包含一次。下图像不像我们小学之前做过的游戏,遍历每个点,但是每个点只能经过一次。
这是俄国一个我一个伟大的科学家William Hamilton的一个发明。
但是又提出了一个假设,如果有两条或多条的Hamiltonian path呢?如何才能知道其中的一条是DNA的序列呢
我们上面提到的是3个碱基为一个node,现在我们就只要其中的2个来作图,然后将作出的图中相同的node合并,
这是两种算法思想,在Eulerian Path Problem中,visit every edge of the graph exactly once.
而在Hamiltonian Path Problem,visit every node exactly once.第一种算法更好实现,所以我们接下来讲关于Eulerian Path Problem的de Bruijin graphs.
在实际组装基因的时候,我们知道的是reads和k-mers,通过这个我们来基于Eulerian Path Problem来构建de Bruijin graphs,然后找Eulerian Path。可是会有很多的de Bruijin graphs,或者一个de Bruijin graphs有几个Eulerian Path。为了减少contigs,发明了read pair sequencing
把很多拷贝的相同基因,尺寸随意剪切为大的相同大小InsertLength片段。产生read-pairs:两个reads来自每个片段的末尾。A paired k-mer就是两个k-mer距离相隔d,
根据我的实际使用经验,如果你的read足够长,覆盖度足够高,kmer设的越高越好。
但是实际情况是,测序的覆盖度经常不够,或者用早期的GA平台测出来read长度只有35bp,或者为了节省成本,在mate-pair library(长片段insert的文库,一般>2kb)测序时双端只有70bp,甚至40bp之类的,情况比较复杂。
一般来说,我尽量使用更高的kmer,如果我有100bp的pair-end,50bp的mate-pair,而且覆盖度挺高,我就用到kmer=45左右,如果mate-pair只有40bp,kmer=35左右。如果mate-pair更短,只有35bp,kmer值就再降一点。
【转载】K-mer算法的更多相关文章
- 用Python从零开始实现K近邻算法
KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通 ...
- 【转载】K-NN算法 学习总结
声明:作者:会心一击 出处:http://www.cnblogs.com/lijingchn/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接, ...
- 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说: ...
- 机器学习实战笔记--k近邻算法
#encoding:utf-8 from numpy import * import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as pl ...
- 《机器学习实战》学习笔记一K邻近算法
一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将 ...
- [Machine-Learning] K临近算法-简单例子
k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点 ...
- k近邻算法的Java实现
k近邻算法是机器学习算法中最简单的算法之一,工作原理是:存在一个样本数据集合,即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据和所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据之后, ...
- 基本分类方法——KNN(K近邻)算法
在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门 ...
- 聚类算法:K-means 算法(k均值算法)
k-means算法: 第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设 ...
- 从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法
转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章 ...
随机推荐
- Swift协议中类继承协议的mutating问题
之前实际开发的时候遇到的一个小问题,网上也没有找到相关说明.本来当时弄明白了想着记下来的,但是比较忙就耽搁了,趁今天休息记录一下. 首先,我们看一下下面这个两数之和的协议 protocol Test: ...
- HTML5 中的meter 标签的样式设置
meter { -webkit-appearance: none; position: relative; display: block; margin: 8px auto; width: 100px ...
- Lightoj1080 【线段树】
题意: 给你一个0/1的数组,然后给你n段区间,说这个区间里要反转一次,然后给你Q个询问,问你这个位置是什么: 思路: 我们线段树维护一下就好了额: 其实反转的话,还是算次数是不是,奇偶嘛: #inc ...
- 用css写三角形,宽高可设置
1.不传@h,@c === @h; 2.元素width = @w, 元素height = @h*2 3.配合上.center()实现图标居中 less版本: //上下左右居中 .center(){ p ...
- 一文解析总结Java虚拟机内存区域模型
最近抽空看了一点<深入理解Java虚拟机>,本篇文章主要来总结一下Java虚拟机内存的各个区域,以及这些区域的作用.服务对象以及其中可能产生的问题,作为大家的面试宝典. 首先我们来看一下J ...
- git合并某次提交到某个分支
有的时候,在develop分支开发,是大家公用的开发分支,但是只想合并自己提交的到master,如何操作呢?那就要用cherry-pick了. 语法 git cherry-pick commitid ...
- redis开发小结
随着缓存在web服务中用的越来越广泛,redis可以说成为了目前最流行的NoSQL数据库!redis与memcached最大的不同在于redis支持更多的数据类型,包括string.hash.list ...
- Codeforces Round #546 (Div. 2) B. Nastya Is Playing Computer Games
链接:https://codeforces.com/contest/1136/problem/B 题意: 有n个井盖,每个井盖上有一个小石头. 给出n和k,k表示刚开始在第k个井盖上方. 有三种操作, ...
- ssrs 里 表头 分页后显示
1. 列组,箭头,高级 2.点击行组,静态 3. 设置静态行组 属性
- 关于Chrome和Opera中draw Image()方法无法在canvas画布中绘制图片的问题
var c=document.getElementById("myCanvas"); var ctx=c.getContext("2d"); var img=d ...