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2008 | OriginalPaper | Buchkapitel

Efficient Seeding Techniques for Protein Similarity Search

verfasst von : Mikhail Roytberg, Anna Gambin, Laurent Noé, Sławomir Lasota, Eugenia Furletova, Ewa Szczurek, Gregory Kucherov

Erschienen in: Bioinformatics Research and Development

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We apply the concept of

subset seeds

proposed in ? to similarity search in protein sequences. The main question studied is the design of efficient

seed alphabets

to construct seeds with optimal sensitivity/selectivity trade-offs. We propose several different design methods and use them to construct several alphabets. We then perform an analysis of seeds built over those alphabet and compare them with the standard

Blastp

seeding method [2,3], as well as with the family of vector seeds proposed in [4]. While the formalism of subset seed is less expressive (but less costly to implement) than the accumulative principle used in

Blastp

and vector seeds, our seeds show a similar or even better performance than

Blastp

on Bernoulli models of proteins compatible with the common BLOSUM62 matrix.

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Metadaten
Titel
Efficient Seeding Techniques for Protein Similarity Search
verfasst von
Mikhail Roytberg
Anna Gambin
Laurent Noé
Sławomir Lasota
Eugenia Furletova
Ewa Szczurek
Gregory Kucherov
Copyright-Jahr
2008
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-70600-7_36