Vyhledávání CRISPR segmentů využívající self-index

Abstract

Práce se zaměřuje na využití kompaktních datových struktur v hledání CRISPR segmentů za použití self-indexů. Hledání CRISPR segmentů je srovnatelné s přibližným vyhledáváním řetězce za pomoci generování a vyhledávání všech podobných segmentů s možnou chybou až m. Navržené řešení se snaží redukovat takovou množinu všech podobných řetězců za použití De Bruijnových grafů. Experimentální vyhodnocení prokázalo možnost redukce až o čtyřnásobek.

The work focuses on the succinct data structures and their use for optimizing search for CRISPR segments using self-index. The search for segments uses approximate string matching by generating all possible segments with m or less mismatches and searching for each of them. I have proposed the solution to reduce the number of possible segments using the De Bruijn graphs as a filter. The experiments have shown that we can reduce the number of the segments almost four times.