DSpace at VNU: An improving method for estimating amino acid replacement models

An improving method for estimating amino acid replacement models Lê Văn Đạt Trường Đại học Công nghệ Chuyên ngành: Khoa học máy tính; Mã số: 60 48 01 Người hướng dẫn: TS Lê Sỹ Vinh Năm bảo vệ: 2012 Abstract: Amino acid replacement models (amino acid substitution models or matrices) play important roles in protein phylogenetics analysis and protein sequence alignment Dayhoff was the fi rst person who proposed a method to build amino acid models in 1972 Currently, maximum likelihood (ML) methods are widely used to estimate popular models such as WAG, LG, FLU, etc However, ML methods are slow and not applicable to large datasets The most time consuming step in estimating matrices is build-ingphylogenetics trees from protein alignments In this thesis, we propose new methods to overcome the obstacle by splitting large alignments into small ones which still contain enough evolutionary information for esti-mating matrices Experiments with both Pfam and FLU data sets show that proposed meth-ods are about three to nine times faster than the best current method while the quality of estimated matrices are nearly the same Thus, our methods will enable researchers to estimate matrices from very large datasets Keywords: Khoa học máy tính; Mơ hình thay thế; Cơng nghệ thơng tin ĨỊØ ỊØ× Ä ×Ø Ĩ ÙƯ × Ú Ä ×Ø Ĩ Ì é ì éểìì ệí ẵ ầ ệ ½ ½º½ ÅĨØ Ú Ø ĨỊ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ẵắ ầỉé ề ắ ẹ ềể ắẵ ¾º¾ ¾º¿ ¾º Đ ỊĨ Ĩ Ø × ÕÙ Ị × Å Ư ĨÚ ĐĨ Đ ỊĨ Å Ø ¾º ẵ ắ ắ ể ì ì º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ×Ù ×Ø ØÙØ ĨỊ ĐĨ Ð ×Ù × ØĨ ¿ Ị Ð× Đ ỊĨ ×Ù ×Ø ØÙØ ĨỊ× º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ×Ø ØÙØ ĨỊ ĐĨ ×Ø Đ Ø ĨÙỊØ Ị Đ ỊĨ Đ Ø Å Ü ĐÙĐ Ð Ĩ Ð × º º º º º º º º º º ẵẳ ĨĨ Ð ỊĐ ỊØ ×ƠÐ ØØ Ị ĐĨ Ð× Ð× Ù Ø ĨỊ º º º º º º º º ẵắ é ể ìỉ ỉỉ ểề ẹể ẵắ ậỉ ễì ØĨ Đ Ø ×Ù × º º º º º º º º º º º º º ¾º º¾º¾ × Ù×× ĨỊ º º º º º º º ẵẳ ềỉệể é éì ắ ắẵ ẹể ắ º¿ ½ Ị Đ ỊĨ Ý Đ Ü ĐÙĐ Ð Ð ĨĨ ×Ù ×Ø ØÙØ ĨỊ Đ Ø Ĩ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º Đ Ø Ĩ × ĨƯ ìỉ ẹ 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