This HTML5 document contains 108 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
n4http://tlife.fudan.edu.cn/cvtree/
n21http://github.com/DerrickWood/
n14https://github.com/usm/usm.github.com/
n17http://sourceforge.net/projects/ksnp/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
n16http://sourceforge.net/projects/ffp-phylogeny/
n18http://guanine.evolbio.mpg.de/rush/
n23http://ddg-pharmfac.net/AllergenFP/
dbpedia-arhttp://ar.dbpedia.org/resource/
n5https://
n34http://spaced.gobics.de/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
dbphttp://dbpedia.org/property/
n24https://github.com/cobilab/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
n12https://github.com/jschellh/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
n29http://bioinformatics.ua.pt/software/smash/
n28http://bioinfo.net.in/RTD/
n25https://code.google.com/p/d2-tools/
n31http://fswm.gobics.de/
n22http://github.com/pratas/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
n39https://global.dbpedia.org/id/
n33http://comet.lih.lu/
n20https://yadamp.unisa.it/
n13https://github.com/smortezah/
n30http://acb.qfab.org/acb/decaf+py/
n9http://kmacs.gobics.de/
n15https://github.com/yhg926/
n41http://guanine.evolbio.mpg.de/alfy/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n6https://www.qiagenbioinformatics.com/products/clc-microbial-genomics-module/
n40http://gscompare.ehu.eus/
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
n35https://web.archive.org/web/20140109135217/http:/www.herbbol.org:8000/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item
dbr:List_of_bioinformatics_software
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
rdfs:label
التسلسل الخالي من المحاذاة Alignment-free sequence analysis
rdfs:comment
في المعلوماتية الحيوية، طرق تحليل التسلسلات الخالية من المحاذاة إلى تسلسلات جزيئية وبيانات مهيكلة تقدم بدائل عن طرق التسلسلات التي تعتمد على المحاذاةالانبثاق والحاجة لتحليل أنواع مختلفة من البيانات تولدت عن طريق البحوث الحيوية، قدمت نهوضا في مجال المعلومات الحيوية. التسلسلات الجزيئية والبيانات المهيكلة حمض نووي ريبوزي منقوص الأكسجين، حمض نووي ريبوزي، وبروتين، جوانب تعبير جيني أو بيانات المصفوفة الدقيقة للاحماض النووية، مسار أيضي (الايض الاستقلابي) هي بعض الانواع الاساسية للبيانات التي تم تحليلها في المعلومات الحيوية. فيما بينهم، بيانات التسلسلات تزيد بمعدل متسارع وذلك يعود إلى ظهور الجيل التالي من تقنيات التسلسل. منذ نشأة المعلومات الحيوية، ظل تحليل التسلسلات مجال البحث الرئيسي مع تطبيقات واسعة المدى في تحليل قواعد البيانات، التعليقات التوضيحية للجينوم، علم الجينوم المقارن، نسالة جزيئية (ع In bioinformatics, alignment-free sequence analysis approaches to molecular sequence and structure data provide alternatives over alignment-based approaches. The emergence and need for the analysis of different types of data generated through biological research has given rise to the field of bioinformatics. Molecular sequence and structure data of DNA, RNA, and proteins, gene expression profiles or microarray data, metabolic pathway data are some of the major types of data being analysed in bioinformatics. Among them sequence data is increasing at the exponential rate due to advent of next-generation sequencing technologies. Since the origin of bioinformatics, sequence analysis has remained the major area of research with wide range of applications in database searching, genome annotation
dcterms:subject
dbc:Computational_biology dbc:Bioinformatics
dbo:wikiPageID
40646055
dbo:wikiPageRevisionID
1116418946
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:UPGMA dbr:Sequence_alignment dbr:Kolmogorov_complexity dbr:Distance_matrix dbr:Variance dbr:MapReduce dbr:Standard_deviation dbr:Neighbor-joining dbr:Pearson_correlation_coefficient dbr:RNA dbr:Information_correlation dbr:SNPs dbr:Next-generation_sequencing dbr:Similarity_measure dbr:Jaccard_index dbr:Population_genetics dbr:Correction_term dbr:Phylogenetic_tree dbr:Gene_expression dbr:Lempel-Ziv_complexity dbr:Metabolic_pathway dbr:Comparative_genomics dbr:Longest_common_substring dbr:Mutations dbr:Genome_skimming dbr:Semantic_similarity dbr:Chaos_game dbr:Microarray dbr:Suffix_tree dbr:Gene_prediction dbc:Computational_biology dbr:Proteins dbr:Gene_mapping dbr:Multiple_sequence_alignment dbr:Recombination_detection_program dbr:Computer_science dbr:Information_Theory dbr:Bioinformatics dbr:Phylogenomics dbr:Euclidean_distance dbr:Markov_model dbr:Cosine_distance dbr:Information_distance dbc:Bioinformatics dbr:Genome_annotation dbr:Metagenomics dbr:DNA dbr:Longest_common_substring_problem dbr:Mean dbr:Mutual_information dbr:Molecular_phylogeny dbr:Jensen–Shannon_divergence dbr:Sequence_analysis
dbo:wikiPageExternalLink
n4: n5:usm.github.io n6: n9: n12:ProtSpaM n13:smashpp n14:wiki,%3Cref n15:co-phylog n16: n17: n18: n20:PROTCOMP n21:kraken2 n22:falcon n23: n24:eagle n25: n28:home.html n29: n30: n31: n33: n34: n35:agp n40: n41:
owl:sameAs
dbpedia-ar:التسلسل_الخالي_من_المحاذاة freebase:m.0xn_nxz n39:cuin wikidata:Q16335137
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Not_a_typo dbt:Cite_journal dbt:Reflist
dbo:abstract
In bioinformatics, alignment-free sequence analysis approaches to molecular sequence and structure data provide alternatives over alignment-based approaches. The emergence and need for the analysis of different types of data generated through biological research has given rise to the field of bioinformatics. Molecular sequence and structure data of DNA, RNA, and proteins, gene expression profiles or microarray data, metabolic pathway data are some of the major types of data being analysed in bioinformatics. Among them sequence data is increasing at the exponential rate due to advent of next-generation sequencing technologies. Since the origin of bioinformatics, sequence analysis has remained the major area of research with wide range of applications in database searching, genome annotation, comparative genomics, molecular phylogeny and gene prediction. The pioneering approaches for sequence analysis were based on sequence alignment either global or local, pairwise or multiple sequence alignment. Alignment-based approaches generally give excellent results when the sequences under study are closely related and can be reliably aligned, but when the sequences are divergent, a reliable alignment cannot be obtained and hence the applications of sequence alignment are limited. Another limitation of alignment-based approaches is their computational complexity and are time-consuming and thus, are limited when dealing with large-scale sequence data. The advent of next-generation sequencing technologies has resulted in generation of voluminous sequencing data. The size of this sequence data poses challenges on alignment-based algorithms in their assembly, annotation and comparative studies. في المعلوماتية الحيوية، طرق تحليل التسلسلات الخالية من المحاذاة إلى تسلسلات جزيئية وبيانات مهيكلة تقدم بدائل عن طرق التسلسلات التي تعتمد على المحاذاةالانبثاق والحاجة لتحليل أنواع مختلفة من البيانات تولدت عن طريق البحوث الحيوية، قدمت نهوضا في مجال المعلومات الحيوية. التسلسلات الجزيئية والبيانات المهيكلة حمض نووي ريبوزي منقوص الأكسجين، حمض نووي ريبوزي، وبروتين، جوانب تعبير جيني أو بيانات المصفوفة الدقيقة للاحماض النووية، مسار أيضي (الايض الاستقلابي) هي بعض الانواع الاساسية للبيانات التي تم تحليلها في المعلومات الحيوية. فيما بينهم، بيانات التسلسلات تزيد بمعدل متسارع وذلك يعود إلى ظهور الجيل التالي من تقنيات التسلسل. منذ نشأة المعلومات الحيوية، ظل تحليل التسلسلات مجال البحث الرئيسي مع تطبيقات واسعة المدى في تحليل قواعد البيانات، التعليقات التوضيحية للجينوم، علم الجينوم المقارن، نسالة جزيئية (علم الوراثة الجزيئي), تنبؤ بالمورثات الجيني. الطرق الرائدة لتحليل التسلسلات تعتمد على تسلسلات المحاذاة سواء كانت عالمية أو محلية، زوجية أو متعددة. الطرق التي تعتمد على المحاذاة تقدم نتائج ممتازه بشكل عام عندما تكون التسلسلات قيد الدراسة وثيقة الصلة ويمكن محاذاتها بشكل موثوق، ولكن عندما تكون التسلسلات متباينة، لن نتمكن من الحصول على محاذاة موثوقة وبالتالي تطبيقات تسلسلات المحاذاة تكون محدودة. سلبية أخرى للتسلسلات التي تعتمد على المحاذاة هي تعقيقداتها الحسابية واستهلاكها للوقت وبالتالي يقل استخدامها عند التعامل مع بيانات تسلسل واسعة النطاق. نتج عن ظهور الجيل التالي من تقنيات التسلسل توليد بيانات تسلسلات ضخمة.حجم هذه البيانات يفرض تحديات على خوارزميات التسلسلات التي تعتمد على المحاذاة من خلال تجميعها، توضيحها (بوضع ملاحظات), مقارنتها مع دراسات مشابهه.
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Alignment-free_sequence_analysis?oldid=1116418946&ns=0
dbo:wikiPageLength
56977
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:Sequence_alignment
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:Genome_skimming
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:Genomic_signature
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:Comparative_genomics
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:K-mer
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:Multiple_sequence_alignment
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
dbr:Sequence_analysis
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Alignment-free_sequence_analysis
Subject Item
wikipedia-en:Alignment-free_sequence_analysis
foaf:primaryTopic
dbr:Alignment-free_sequence_analysis