An approximation to the Longest Common Subsequence for Multiple Sequences problem using Shannon’s Entropy

Descripción del Articulo

The Longest Common Subsequence for Multiples Sequences problem (LCSM), has been studied for more than 40 years, mainly motivated by its multiple applications in Bioinformatics. In this article we present a heuristic algorithm that estimates one or more solutions to the LCSM problem, using the Shanno...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Sáenz, Ross Mary
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional de Trujillo
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional de Trujillo
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/2634
Enlace del recurso:https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/2634
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Heuristic Algorithm
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spelling An approximation to the Longest Common Subsequence for Multiple Sequences problem using Shannon’s EntropyUna aproximación al problema de la Subsecuencia Común más Larga de Múltiples Secuencias usando entropía de ShannonSáenz, Ross MaryHeuristic AlgorithmSubsequenceCommon SubsequenceAlignmentEntropySimulationAlgoritmo HeurísticoSubsecuenciaSubsecuencia ComúnAlineamientoEntropíaThe Longest Common Subsequence for Multiples Sequences problem (LCSM), has been studied for more than 40 years, mainly motivated by its multiple applications in Bioinformatics. In this article we present a heuristic algorithm that estimates one or more solutions to the LCSM problem, using the Shannon’s Entropy as a measure of information in order to determine alignments with the greatest number of matches.El problema de la Subsecuencia Común más Larga de Múltiples Secuencias (SCLM), ha sido ampliamente estudiado en Ciencias de la Computación por más de 40 años, motivado principalmente por sus diversas aplicaciones en Bioinformática. En este artículo se presenta un algoritmo heurístico que estima una o más soluciones al problema SCLM, utilizando entropía de Shannon como una medida de la información para determinar alineamientos con el mayor numero de coincidencias.National University of Trujillo - Academic Department of Mathematics2019-12-24info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/2634Selecciones Matemáticas; Vol. 6 No. 02 (2019): August - December; 275-282Selecciones Matemáticas; Vol. 6 Núm. 02 (2019): Agosto-Diciembre; 275-282Selecciones Matemáticas; v. 6 n. 02 (2019): Agosto-Diciembre; 275-2822411-1783reponame:Revistas - Universidad Nacional de Trujilloinstname:Universidad Nacional de Trujilloinstacron:UNITRUspahttps://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/2634/2653https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/2634/2674Derechos de autor 2019 Selecciones Matemáticasinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/26342022-10-21T18:52:01Z
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