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Più è grande l, più il risultato della copertura è attendibile. Di contro però, con l'aumentare dell'attendibilità, diminuisce la sensibilità. Questo perchè si ignorano tutte le sequenze più piccole di l che possono aver avuto il ruolo evolutivo che si va cercando. Occorre quindi selezionare accuratamente un valore di l a seconda del rapporto sensibilità/attendibilità che si desidera ottenere. | |
Dato che il caso 2 avviene solo immediatamente dopo l'inserimento di una nuova sequenza nella copertura, la porzione blu rappresenta anche la quantità di stringhe che costituiscono la copertura calcolata. Coperture calcolate da [S generata casualmente a T generata casualmente]. Coperture calcolate da [S porzione di genoma umano a T porzione di genoma umano]. Coperture calcolate da [S generata casualmente a T porzione di genoma umano]. Coperture calcolate da [S porzione di genoma umano a T generata casualmente]. Si osserva chiaramente che anche se il sottociclo del caso 2 può causare un grande aumento del costo computazionale dell'algoritmo, tale aumento risulta presente unicamente nei dintorni di un valore di l prossimo a logk(n). Dai grafi risulta anche che se voglio dare attendibilità alla copertura ottenuta devo prendere valori di l superiori a questa zona critica: con l=20, ossia circa 2 log4(1000000), ho che la copertura risulta non essere vuota solo per il caso di sequenze di genoma utilizzate per coprire altre sequenze di genoma. | |
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