【摘 要】
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该文在分析了Smith-Waterman算法的基础上,根据前人提出的一些改进方案,针对Smith-Waterman算法产生的比对结果中的"马赛克效应"和"阴影效应",以及算法的时空复杂度过大,比对
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该文在分析了Smith-Waterman算法的基础上,根据前人提出的一些改进方案,针对Smith-Waterman算法产生的比对结果中的"马赛克效应"和"阴影效应",以及算法的时空复杂度过大,比对不能有效体现生物分子的功能性意义等不足,综合多种分子生物学特征的约束条件,提出了一种新型的序列比对模型——约束条件下的序列比对.这种模型通过引入具有生物学意义的先验数据来构造替代矩阵,运用仿射型函数来处理罚分策略,使得时间复杂度由O(n<2>m)减少到O(nm),采用归一化的方法处理得分函数,这样可以部分地减少了序列比对中的"马赛克效应"和"阴影效应"提高了比对的准确性,使得比对结果更具生物学意义,并且在矩阵的路径回溯中引入了Hirschberg算法来处理空间复杂度问题,最后还讨论了得分矩阵的计算策略,可以使得原有算法的空间复杂度由O(nm)减少到O(min(n,m)),提高了算法的效率和实用性.
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