DNA比对算法:BWT
BWT算法,实质上是前缀树的一种实现。那么什么是前缀树呢?
一、前缀树
对于问题p in S?如果S=rpq,那么p为S前缀rp的一个后缀。
于是,为了判断p in S 是否成立,我们找到S的所有前缀,然后逐一判断p是不是它们的后缀。为了加快效率,我们将所有的前缀建成一颗树,这棵树便是前缀树。下面,我们举例说明前缀树的建立过程和如何使用前缀树进行模式匹配。
前缀树的建立
假设S='acaacg',p='aac',那么我们首先找到S的所有前缀,如下
- a
- ac
- aca
- acaa
- acaac
- acaacg
于是,我们将这些前缀翻转过来,然后建立为一颗字典树,如下图
模式匹配
\(p='aac'\),令\(p'=caa\)(即p的翻转)。显然,现在只需进行一次树的搜索,即可完成匹配。
如果在判断p in S 的同时,还需要得到p 在S 中的位置,那么只需在建树的时候,将每个字符的索引加上,例如
当然,也可以不保存索引,每次模式匹配结束时,沿着当前节点走下去,一直到为S[0]。
在节点中添加数字,有其他用处,详见我的另一篇博文广义后缀树的简介。
评价
我们可以看到,相对于常规的匹配算法,前缀树时间复杂度比较小,但占用空间较大。下面要说的BWT算法,就是解决这个问题的。
二、构建BWT(S)
仍然,以S='acaacg'为例。
- 令S1=S+'\$'='acaacg\$';
- 循环左移S1 6次,得到S2,S3,S4,S5,S6,S7;
- 'acaacg\$'
- 'caacg\$a'
- 'aacg\$ac'
- 'acg\$aca'
- 'cg\$acaa'
- 'g\$acaac'
- '\$acaacg'
- 对S1到S7按字典序排序(\$字符的字典序最小),取每个串的最后一个字符,连成一个序列'gc\$aaac'。于是为BWT(S)='gc\$aaac'。
- '\$acaacg'
- 'aacg\$ac'
- 'acaacg\$'
- 'acg\$aca'
- 'caacg\$a'
- 'cg\$acaa'
- 'g\$acaac'
也许,到这里,你还不清楚BWT变换和前缀树,有什么关系。那就接着往下看吧。
三、使用BWT,进行模式匹配
我们已经知道BWT(S)='gc\$aaac',对BWT(S)中的字符进行排序得到S'='\$aaaccg',得到下图形式的矩阵。
这个矩阵看起来,有些规律,但是又很奇怪。下面通过复原S的过程,我们来理解以下这个矩阵。
复原S
这个过程用语言描述比较麻烦,直接看图
按照图中(1)到(7)步,我们即可得到'$gcaaca',于是S='acaacg'。
其中,斜线表示是,我们找到最后一列的某个符号,然后跳至这个符号在第一列的位置。比如,在第(2)步中,最后一列为第2个c,我们跳到第一行中第2个c的位置。
模式匹配
p='aac',令\(p'='caa'\),选取c作为起点,由于S中有两个c,因此有两种可能 的匹配。
- 从第一个c出发
- 从第二个c出发
因此,在方案2得到p',因此p in S是正确的。
几个问题
- 问题一:如何得到某个符号,在本列中是第几个?
显然,我们可以使用一个数组来保存。例如,对于'$gcaaca',数组a=[1,1,1,1,2,2,3]。$ g c a a c a
[1,1,1,1,2,2,3]
但是,还有一种省空间的办法。我们只保存串'$gcaaca'中某些字符的位置,这些字符我们称为checkpoint。
- 问题二:如何得到模式p在S中的位置?
匹配模式串之后,继续运行,直至\$,但是这样比较耗时。
另一种办法,在BWT串中记录相应的偏移。这种办法空间开销比较大,也可以采取类似于checkpoint的方法,记录部分的偏移。
四、待研究的问题
- 如何快速得到一个串的BWT编码?
- 如何允许部分匹配?
题外话
DNA比对还有一类快速的办法——使用哈希。