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28.02.2017 | Theoretical Advances | Ausgabe 4/2018

Pattern Analysis and Applications 4/2018

Co-occurrence pattern mining based on a biological approximation scoring matrix

Zeitschrift:
Pattern Analysis and Applications > Ausgabe 4/2018
Autoren:
Dan Guo, Ermao Yuan, Xuegang Hu, Xindong Wu
Wichtige Hinweise
This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (NSFC) under Grants 61305062 and 61229301, and National 973 Program of China under Grant 2013CB329604.

Abstract

Mining co-occurrence frequency patterns from multiple sequences is a hot topic in bioinformatics. Many seemingly disorganized constituents repetitively appear under different biological matrices, such as PAM250 and BLOSUM62, which are considered hidden frequent patterns (FPs). A hidden FP with both gap and flexible approximation operations (replacement, deletion or insertion) deepens the difficulty in discovering its true occurrences. To effectively discover co-occurrence FPs (Co-FPs) under these conditions, we design a mining algorithm (co-fp-miner) using the following steps: (1) a biological approximation scoring matrix is designed to discover various deformations of a single FP pattern; (2) a data-driven intersection tactic is used to generate candidate Co-FPs; (3) a deterministic Apriori-like rule is proposed to prune unnecessary Co-FPs; and (4) finally, we employ a backtracking matching scheme to validate true Co-FPs. The co-fp-miner algorithm is an unified framework for both exact and approximate mining on multiple sequences. Experiments on DNA and protein sequences demonstrate that co-fp-miner is more efficient on solutions, time and memory consumption than that of other peers.

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