Backward search over a run-length compressed Burrows--Wheeler transform (RLBWT) takes one step per pattern character, even when long stretches of the pattern match material that recurs throughout a highly repetitive collection. We describe \emph{shortcuts}: for a precomputed set of pairs $(α,β)$ of strings, a backward search that has just matched $β$ and finds $α$ immediately to its left in the pattern can cross $α$ in one step. Since a shortcut is taken only after its pair has been recognized in the pattern, the search can record it, and it returns a report of the shortcuts it took along with the usual BWT interval. Our motivation is pangenome graphs, where such pairs mark the places where a pattern passes through a vertex. We work out the case of a single linear reference $\Rref$, in which $β$ ranges over the length-$\ell$ windows of $\Rref$ starting at multiples of $\ell$, and $α$ over the $2^t \ell$ characters of $\Rref$ preceding such a window. We show that the resulting search counts correctly; that it crosses a stretch of the pattern matching $m$ consecutive windows of $\Rref$, whose anchors were all kept, with $O(\log m + m / 2^τ)$ shortcuts, where $2^τ\ell$ is the longest shortcut, provided the stretch and the rest of the pattern to its right occur together in the collection; and that the shortcuts can be built from the RLBWT in $O(|\Rref| (τ+ 1) \log r)$ time plus $O(\log n)$ time per BWT row they cover, plus the time to sort the anchors. On the 461-megabyte Pizza\&Chili \texttt{cere} collection of 37 genomes, shortcuts make backward search $2.3$ to $4.2$ times faster on exact patterns of length 200 to 1000, and $1.7$ to $2.0$ times faster on patterns with 1\% of their characters substituted, for 86\% more space than the RLBWT.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
BERT进展2019四篇必读论文
专知会员服务
70+阅读 · 2020年1月2日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
FX2TRT-Pytorch转TensorRT新方式-实践torch.fx第三篇
极市平台
22+阅读 · 2022年11月7日
ICLR2019 | 深入了解小样本(Few-shot)分类
BERT相关论文、文章和代码资源汇总
AINLP
19+阅读 · 2018年11月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
用CNN分100,000类图像
极市平台
17+阅读 · 2018年1月29日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
10+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
4+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关资讯
FX2TRT-Pytorch转TensorRT新方式-实践torch.fx第三篇
极市平台
22+阅读 · 2022年11月7日
ICLR2019 | 深入了解小样本(Few-shot)分类
BERT相关论文、文章和代码资源汇总
AINLP
19+阅读 · 2018年11月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
用CNN分100,000类图像
极市平台
17+阅读 · 2018年1月29日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员