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A memory-efficient dynamic programming algorithm for optimal alignment of a sequence to an RNA secondary structure

机译:一种内存有效的动态编程算法用于将序列与RNA二级结构进行最佳比对

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摘要

BackgroundCovariance models (CMs) are probabilistic models of RNA secondary structure, analogous to profile hidden Markov models of linear sequence. The dynamic programming algorithm for aligning a CM to an RNA sequence of length N is O(N3) in memory. This is only practical for small RNAs.
机译:背景协方差模型(CMs)是RNA二级结构的概率模型,类似于线性序列的轮廓隐式马尔可夫模型。用于使CM与长度为N的RNA序列比对的动态编程算法为O(N 3 )。这仅适用于小RNA。

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