2014•Journal of Digital ConvergenceOpen access

An Efficient Suffix Tree Reconstructing Algorithm for Biological Sequence Analysis

Hae‐Won Choi, Young-Seok Jung, Sang‐Jin Kim

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Abstract

서픽스 트리는 주어진 모든 문자열의 모든 서픽스를 트리 형태로 나타내는 자료구조로서 선형시간에 구성할 수 있으며 문자열에 대한 많은 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 하지만 이런 효용성에도 불구하고 서픽스 트리로 구성한 문자열을 삽입/삭제하는 경우 트리를 구성하는데 상당히 많은 시간이 소비된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 서픽스 트리 재구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부 문자열을 삽입하는 경우와 삭제하는 경우로 나눈 다음, 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 감안해서 설계했다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 기존의 Ukkonen 알고리즘과 비교실험 해 본 결과 서픽스 트리 재구성 시 30% 이상 시간이 절약됨을 알 수 있었다. This paper introduces a new algorithms for reconstructing the suffix tree of character string, when a substring id deleted from the string or a string is inserted into the string as a substring. The algorithem has two main functions, delete-structure and insert-structure. The main objective of this algorithm is to save the time for constructing the suffix tree of an edited string, when the suffix tree of the original string is available. We tested the performance of this algorithm with some DNA sequences. This test shows that delete-reconstructing can save time when the length of the subsequence deleted is less than 30% of the original sequence, and the insert-reconstructing takes less time with regard to the length of inserted sequence.

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What this paper is about

서픽스 트리는 주어진 모든 문자열의 모든 서픽스를 트리 형태로 나타내는 자료구조로서 선형시간에 구성할 수 있으며 문자열에 대한 많은 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 하지만 이런 효용성에도 불구하고 서픽스 트리로 구성한 문자열을 삽입/삭제하는 경우 트리를 구성하는데 상당히 많은 시간이 소비된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 서픽스 트리 재구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부 문자열을 삽입하는 경우와 삭제하는 경우로 나눈 다음, 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 감안해서 설계했다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 기존의 Ukkonen 알고리즘과 비교실험 해 본 결과 서픽스 트리 재구성 시 30% 이상 시간이 절약됨을 알 수 있었다. This paper introduces a new algorithms for reconstructing the suffix tree of character string, when a substring id deleted from the string or a string is inserted into the string as a substring. The algorithem has two main functions, delete-structure and insert-structure. The main objective of this algorithm is to save the time for constructing the suffix tree of an edited string, when the suffix tree of the original string is available. We tested the performance of this algorithm with some DNA sequences. This test shows that delete-reconstructing can save time when the length of the subsequence deleted is less than 30% of the original sequence, and the insert-reconstructing takes less time with regard to the length of inserted sequence.

Why it matters

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Key contribution

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Method / approach

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Main findings

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Limitations

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Applications

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Available abstract

서픽스 트리는 주어진 모든 문자열의 모든 서픽스를 트리 형태로 나타내는 자료구조로서 선형시간에 구성할 수 있으며 문자열에 대한 많은 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 하지만 이런 효용성에도 불구하고 서픽스 트리로 구성한 문자열을 삽입/삭제하는 경우 트리를 구성하는데 상당히 많은 시간이 소비된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 서픽스 트리 재구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부 문자열을 삽입하는 경우와 삭제하는 경우로 나눈 다음, 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 감안해서 설계했다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 기존의 Ukkonen 알고리즘과 비교실험 해 본 결과 서픽스 트리 재구성 시 30% 이상 시간이 절약됨을 알 수 있었다. This paper introduces a new algorithms for reconstructing the suffix tree of character string, when a substring id deleted from the string or a string is inserted into the string as a substring. The algorithem has two main functions, delete-structure and insert-structure. The main objective of this algorithm is to save the time for constructing the suffix tree of an edited string, when the suffix tree of the original string is available. We tested the performance of this algorithm with some DNA sequences. This test shows that delete-reconstructing can save time when the length of the subsequence deleted is less than 30% of the original sequence, and the insert-reconstructing takes less time with regard to the length of inserted sequence.

Key concepts: Substring, Suffix tree, Generalized suffix tree, String searching algorithm, String (physics), Compressed suffix array, Suffix, Algorithm

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An Efficient Suffix Tree Reconstructing Algorithm for Biological Sequence Analysis — Research Paper | ScholarLens