OVT-MLCS：長大または大規模シーケンスからMLCSを採掘するためのオンライン可視化ツール

要旨: 有限アルファベット Sigma 上の3以上の配列の集合から、複数の最長共通部分列（\textit{MLCS}）を採掘すること（古典的なNP困難問題）は、幅広い応用分野において重要な課題である。残念ながら、長い（長さ \ge 1,000）または大きい（長さ \ge 10,000）配列を扱うことができる、厳密な\textit{MLCS}アルゴリズム／ツールはいまだ存在しない。そのため、今日ではさまざまな応用分野から得られる大規模な長い／大きい配列の開発と活用が深刻に妨げられている。そこでこの課題に対処するため、まず、大きい配列を採掘するための新しい鍵点（key point）ベースの\textit{MLCS}アルゴリズム\textit{KP-MLCS}を提案し、続いて、採掘されたすべての\textit{MLCS}をコンパクトに表現し、それらの間の共通パターンを迅速に明らかにする新しい方法を提示する。さらに、リアルタイムのグラフィック可視化やシリアライズといったいくつかの新しい技術を導入することで、オンライン可視\textit{MLCS}採掘ツール\textit{OVT-MLCS}を開発した。\textit{OVT-MLCS}は、スケール3から5000の長い／大きい配列から、グラフおよびテキストの形で\textit{MLCS}を効果的にオンライン採掘し、保存し、ダウンロードできるだけでなく、採掘された\textit{MLCS}の検査と解析を促進するユーザーフレンドリーな対話的機能も提供することを示している。私たちは、\textit{OVT-MLCS}が提供する機能が、\textit{MLCS}のより強力で幅広い応用を促進すると考えている。