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BWT算法主要分为两个部分，编码以及解码。 3.1、编码. 编码过程主要分为3个步骤: 1. 循环待压缩字符，构建字符矩阵M； 2. 按照字典序重排矩阵M； 3. 提取重排后的矩阵M的最后一列L； 下面我们举个例子来说明，假如我们需要压缩字符串S是ACGTAA。 首先，我们在该字符后添加一个字符$ (该字符不存在于字符串S中，且其ASCII码小于字符串S中的任意一个字符，思考一下为什么呢？ )，然后将当前字符串的第一个字符移到最后一位，形成一个新的字符串，再将新的字符串的第一位移到最后一位形成另一个新的字符串，就这样不断循环这个过程，直到字符串循环完毕（即$处于第一位）,这样就形成了一个基于原字符串的字符矩阵。 这里我们使用python代码来进行实现： def rotations(s):
- 概览
- 简要回顾
- 关键步骤
原创: hxj7bwa是目前最流行的二代测序比对工具，其中就用到了BWT算法。BWT（Burrows-Wheeler Transform）算法是一种数据转换算法，它将一个字符串中的相似字符放在相邻的位置，以便于后续的压缩。
BWT算法可以分为编码和解码两部分。编码后，原始字符串中的相似字符会处在比较相邻的位置；解码就是将编码后的字符串重新恢复成原始字符串的过程。BWT的一个特点就是经过编码后的字符串可以完全恢复成原始字符串。
用图示表示就是：
Step2：循环解码。
循环解码的具体步骤如下：
Step2-1：
Step2-2：
现在我们来说明为什么按照上述解码过程就可以恢复原始字符串。关键就是要解答两个问题：
我们重新看BWT编码中的“循环转移”这一步。我们将某一行字符串的Latter String定义为其在“循环转移”这一步中的下一行字符串；而将某一行字符串的Former String定义为其在“循环转移”这一步中的上一行字符串。
我们可以看出，某一行字符串的最后一个字符是其Latter String的第一个字符；某一行字符串的最后一个字符和其Latter String的最后一个字符的关系是：在原始字符串中，上述两个字符紧挨在一起并且Latter String的最后一个字符排在前面。
红色方框为所有以b开头的字符串；绿色方块为所有以b结尾的字符串。黑色箭头指向的是对应的Latter String。
2019年7月31日 · 测序数据alignment有一些不错的算法，其中Burrows–Wheeler transform算法（简称BWT）是非常高效的一种。本文简单总结下BWT算法思路和原理。BWT的计算与还原BWT计算及还原步骤此处不赘述，大致如下图（图1和图2）所示，详细讲解可参考其他资料。
2022年9月14日 · Burrows-Wheeler Transform (BWT)算法是一种数据变换算法，通过BWT变换可以将相同的字符聚集到一块，以简化索引，提升压缩效果。 BWT算法可以作为统计压缩（如VLC）和字典压缩（如LZ78）的补充…
2023年3月27日 · BWT（Burrows-Wheeler Transform）算法是一种 数据转换 算法，它将一个字符串中的相似字符放在相邻的位置，以便于后续的压缩。 BWT算法可以分为编码部分和解码两部分。 编码后，原始字符串中相似的字符会处在比较相邻的位置 ，这里就可以压缩空间； 解码是将编码后的字符串重新恢复为原始字符串的过程。 使用BWT算法经过编码的字符串可以完全恢复成原始字符串。 二、BWT编码. BWT算法将需要转换的字符串，进行循环右移，每次循环一位。 所以长度为n的字符串s，循环n次后会得到n个长度为n的字符串 si,i ∈ [1,n] 。 不过在右移前需要在字符串后加一个标记符号，并且该字符要比字符串中所有字符都要小，比如 $或#。 以上图为例， 1.
Burrows–Wheeler Transform （简称BWT，也称作 块排序压缩），是一个被应用在 数据压缩 技术（如 bzip2）中的 算法。 该算法于1994年被 Michael Burrows （英语：Michael Burrows） 和 David Wheeler （英语：David Wheeler） 在位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的 DEC系统研究中心 （英语：DEC Systems Research Center） 发明 [1]。 它的基础是之前Wheeler在1983年发明的一种没有公开的转换方法。 当一个 字符串 用该算法转换时，算法只改变这个字符串中字符的顺序而并不改变其字符。
BWT算法可以用于序列比对、基因组装和基因组注释等生物信息学应用中。 BWT算法的主要步骤包括： 1. 将字符串的所有旋转形式按照字典序排序，得到一个矩阵。 2. 将矩阵的最后一列作为BWT字符串。 3. 构建BWT索引...
