Gıyasettin ÖZCAN, Burak KOCA

Başlıca Biyoinformatik Algoritmaları için Web Ara yüzü ve Yeni Otomat Tabanlı Yaklaşık Desen Eşleştirme Yaklaşımı

Bu çalışmada temel biyoinformatik algoritmaları için yeni bir web ara yüzü ve özgün bir yaklaşık desen eşleştirme algoritması sunmaktayız. Web ara yüzümüz biyologlar, öğrenciler ve ilgili araştırmacılar için bu alandaki temel algoritmaları çalıştırmaktadır. Web ara yüzünde algoritmalar üç bölüm altında toplanmaktadır: Dizilim hizalama, desen eşleştirme ve motif bulma. Her bir bölümde, özgül veri seti ve problemlere en iyi uyan algoritmanın bulunabilmesi için sonuçlarını karşılaştırabilecekleri algoritmalar sunulmaktadır. Web ara yüzü çalışma süreleri, hafıza kullanımı ve hizalama skoru gibi konuya özel sonuçları sunmaktadır. Ara yüz yeni geliştirilen açık kaynak kodlu dilleri ve araçları kullanmaktadır. Hafif ve kullanıcı dostu bir ara yüz olması amacıyla ara yüzün tüm kısımları Python dili ile kodlanmıştır. Diğer yandan web ara yüzü için Django kullanılmıştır. Çalışmanın ikinci katkısı, yaklaşık desen eşleştirme için tasarlanmış yeni A-BOM algoritmasıdır. Bu algoritma Backwards Oracle Matching algoritmasının yaklaşık varyasyonudur. Algoritmamızı popüler yaklaşık desen eşleştirme algoritmaları ile kıyasladık. Sonuçlar, A-BOM algoritmasını güncel yaklaşık desen eşleştirme algoritmaları ile uzun desenler üzerinde karşılaştırdığımızda, çalışma süresinde %30 ile %80 arasında kısalma gelişimi olduğunu göstermektedir.

A NEW AUTOMATA BASED APPROXIMATE STRING MATCHING APPROACH AND WEB INTERFACE FOR BIOINFORMATICS ALGORITHMS

In this study, we present a new web interface for major bioinformatics algorithms andintroduce a novel approximate string matching algorithm. Our web interface executes major algorithmson the field for the use of computational biologists, students or any other interested researchers. In theweb interface, algorithms come under three sections: Sequence alignment, pattern matching and motiffinding. In each section, we introduce algorithms in order to find best fitting one for specific dataset andproblem. The interface introduces execution time, memory usage and context specific results ofalgorithms such as alignment score. The interface utilizes emerging open source languages and tools. Inorder to develop light and user-friendly interface, all parts of the interface coded with Python language.On the other hand, Django is used for web interface. Second contribution of the study is novel A-BOMalgorithm, which is designed for approximate pattern matching problem. The algorithm is approximatematching variation of Backward Oracle Matching. We compare our algorithm with popular approximatestring matching algorithms. Results denote that A-BOM introduces %30 to %80 short runtimeimprovement when compared to current approximate pattern matching algorithms on long patterns.

PDF

___

Pevsner, J. (2015) Bioinformatics and functional genomics, John Wiley & Sons, UK
Smith, T.F. and Waterman, M.S. (1981) Identification of common molecular subsequences, Journal of Molecular Biology, Academic Press Incorporated, London, 40-48. doi: 10.1016/0022-2836(81)90087-5
Needleman, S.B. and Wunsch, C.D. (1970) A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins, Journal of Molecular Biology, Academic Press Incorporated, London, 443-453. doi: 10.1016/0022-2836(70)90057-4
Bishop, C. M. (2006) Machine learning and pattern recognition. Information Science and Statistics. Springer, Heidelberg.
D'haeseleer, P. (2006) How does DNA sequence motif discovery work?. Nature biotechnology, 24(8), 959-961
Özcan, G., and Ünsal, O. S. (2015). Fast bitwise pattern-matching algorithm for DNA sequences on modern hardware. Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 23(5), 1405-1417.
Langmead, B., and Salzberg, S. L. (2012) Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nature methods, 9(4), 357.
Knuth, D.E., Morris, J.H and Pratt, W.R. (1977) Fast Pattern Matching in Strings, Journal of Molecular Biology, SIAM Journal on Computing, Philadelphia, 323-350. doi: 10.1137/0206024
Boyer, R.S., Moore, J.S and Pratt, W.R. (1977) A Fast String Searching Algorithm, Journal of Molecular Biology, Communications of the ACM, New York, 762-772. doi: 10.1145/359842.359859
Alluzen, C., Crochemore, M. and Raffinot, M. (1999) Factor Oracle: A New Structure for Pattern Matching, SOFSEM’99: Theory and Practice of Informatics, Lecture Notes in Computer Science, Berlin, 291-306. doi: 10.1007/3-540-47849-3_18
Ji, H. and Shendure, J. (2008) Next-generation DNA sequencing, Nature biotechnology volume 26, Nature Publishing Group, London, 1135-1145. doi: 10.1038/nbt1486
Burrows, W. and Wheeler, D. J. (1994) A block-sorting lossless data compression algorithm, Technical Report 124, Digital Equipment Corporation, Digital Equipment Corporation, California.
Durbin, R., Eddy, S. R., Krogh, A. and Mitchison, G. (1998) Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge University Press, Cambridge.
Navarro, R. and Raffinot, M. (2002) Flexible Pattern Matching in String, The press Syndicate of The University of Cambridge, Cambridge.
Özcan, G. (2016) Detection of P53 Consensus Sequence: A Novel String Matching With Classes Algorithm, Uludag University Journal of The Faculty of Engineering 21 (2), Bursa, 269-282.