Ross Mary Sáenz
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.
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 Shannon’s Entropy as a measure of information in order to determine alignments with the greatest number of matches.
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