【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
- TP5之查询那些事
1.使用 model 查询,查出的类型为 对象 $a 是一个对象,使用 $a->name 的方式来获取 对象里的属性 2.使用 db 查询,查询出的是 数组 $b 是一个数组,使用 $b['na ...
- Mybatis:resultMap的使用总结(转自https://www.cnblogs.com/kenhome/p/7764398.html)
resultMap是Mybatis最强大的元素,它可以将查询到的复杂数据(比如查询到几个表中数据)映射到一个结果集当中. resultMap包含的元素: <!--column不做限制,可以为任意 ...
- PJzhang:百度网盘是如何泄露公司机密的?
猫宁!!! 参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/PLELMu8cVleOLlwRAAYPVg 百度网盘在中国一家独大,百度超级会员具有很多特权,尤其是在下载速度上,是普通会 ...
- ES6函数参数默认值作用域的模拟原理实现与个人的一些推测
一.函数参数默认值中模糊的独立作用域 我在ES6入门学习函数拓展这一篇博客中有记录,当函数的参数使用默认值时,参数会在初始化过程中产生一个独立的作用域,初始化完成作用域会消失:如果不使用参数默认值,不 ...
- PAT甲级——1134 Vertex Cover (25 分)
1134 Vertex Cover (考察散列查找,比较水~) 我先在CSDN上发布的该文章,排版稍好https://blog.csdn.net/weixin_44385565/article/det ...
- [題解](最小生成樹)luogu_P1265
首先考虑最小生成树的模型,唯一不同的是第二种情形. 即“三个或三个以上的城市申请修建的公路成环” 考虑该情形,因为修路的申请是申请离它最近的城市,所以上述条件实质上为 “存在三个或三个以上的城市,他们 ...
- BOM主要对象属性方法总结
BOM window对象 浏览器实例,全局对象 1.窗口位置: screenTop,screenLeft(screenX,screenY):窗口相对于屏幕左边和上边的位置 moveTo(x,y):将窗 ...
- 旧版本linaro-ubuntu更改软件源
最近打算研究下arm版本的linaro ubuntu桌面系统,但是在安装软件时速度实在太慢,便想修改一下软件源. 无奈查看系统版本时,显示的是linaro 11.12,但却不知和ubuntu有和关系, ...
- Github开源项目单
以下涉及到的数据统计与 2019 年 5 月 1 日 12 点,数据来源:https://github.com/trending/java?since=monthly . 下面的内容从 Java 学习 ...
- Masonry UIScrollView autolayout 的一个奇特的问题
事情是这样的.... 我一个工程里 一直使用的 masonry 做autolayout,有个gesturerReconizer的bug,找了很久,发现很奇怪一个现象: 我的某个view 是这样的 |- ...