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机构名称：
¥ 1.0
由于空气的精致抗原特异性，个人的适应性免疫受体（空气）曲目记录了免疫病史。阅读此记录需要从序列中推断受体功能的计算方法，因为可能受体 - 抗原对的多样性大大超过了实验知识。鉴定具有相似序列的空气，因此在这些方法中是常见的性能瓶颈。在这里，我们基于基于半径的搜索Levenshtein邻居的五种不同算法方法的时间复杂性。我们表明，最初提出的用于拼写检查的对称删除查找方法特别可扩展。然后，我们引入Xtneighbor，这是该算法的一种变体，可以在GPU上大规模平行。对于一百万个输入序列，Xtneighbor识别了所有序列邻居，这些序列邻居在商品硬件上最多差异两个编辑，比现有方法快的数量级。我们还展示了对称删除查找如何使用更复杂的序列相似性指标（例如TCRDIST）加快搜索。我们的概述将大大加快现有分析管道的速度，并能够处理大规模的免疫测序数据而不会降采样。
arxiv：2403.09010v1 [q-bio.qm] 2024年3月14日
主要关键词
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