b"\n_START_ARTICLE_\nK-mer\n_START_PARAGRAPH_\nEl terme k-mer fa refer\xc3\xa8ncia a totes les subcadenes possibles de longitud k contingudes en una cadena. En gen\xc3\xb2mica computacional, els k-mers s\xc3\xb3n les subsequ\xc3\xa8ncies possibles (de longitud k) d'una lectura obtinguda a patir d'un proc\xc3\xa9s de seq\xc3\xbcenciaci\xc3\xb3 de l'ADN. La quantitat de k-mers possibles donada una cadena de longitud L \xc3\xa9s , mentre que el nombre de possibles k-mers donades n possibilitats (4 en el cas d'ADN, p. ex. ACTG) \xc3\xa9s . Els k-mers s'utilitzen normalment en l'assemblatge de seq\xc3\xbc\xc3\xa8ncies, per\xc3\xb2 tamb\xc3\xa9 en l'alineament de seq\xc3\xbc\xc3\xa8ncies. En el context del genoma hum\xc3\xa0, k-mers de diverses longituds s'han utilitzat per explicar la variabilitat dels \xc3\xadndexs de mutaci\xc3\xb3.\n_START_SECTION_\nResum\n_START_PARAGRAPH_\nEn el context de l'assemblatge de seq\xc3\xbc\xc3\xa8ncies, els k-mers s'utilitzen en el proc\xc3\xa9s de creaci\xc3\xb3 de grafs de Bruijn. Per tal de crear-ne un, les cadenes que s'emmagatzemen en cada aresta amb una longitud, , han de solapar-se amb una altra cadena en una altra aresta per  per tal de crear un vertex. Les lectures obtingudes del proc\xc3\xa9s de seq\xc3\xbcenciaci\xc3\xb3 tindran diferents longituds. Posem el cas, amb la seq\xc3\xbcenciaci\xc3\xb3 d'Illumina es poden generar 100-mers. Tanmateix, el problema amb la seq\xc3\xbcenciaci\xc3\xb3 \xc3\xa9s que nom\xc3\xa9s fraccions petites dels possibles 100-mers presents en el genoma s\xc3\xb3n generats al final. Aix\xc3\xb2 \xc3\xa9s a causa dels errors de lectura, per\xc3\xb2 sobretot, simplement buits de cobertura que ocorren durant la seq\xc3\xbcenciaci\xc3\xb3. El problema \xc3\xa9s tanmateix, que aquestes fraccions m\xc3\xa9s petites dels possible k-mers viola la suposici\xc3\xb3 clau dels grafs de Bruijn que totes les lectures de k-mer han de sobreposar-se els seus k-mers adjunts en el genoma per  (que no pot passar quan tots els k-mers no s\xc3\xb3n presents). La soluci\xc3\xb3 a aquest problema \xc3\xa9s trencar aquestes lectures de mides del k-mer a una mida m\xc3\xa9s petita que la dels k-mers, per tal que els k-mers m\xc3\xa9s petits resultants representin tots el possibles k-mers d'aquella mida m\xc3\xa9s petita que s\xc3\xb3n present al genoma. A m\xc3\xa9s, partint el k-mers a mides m\xc3\xa9s petites tamb\xc3\xa9 ajudes a alleugerir el problema de diferents longituds de lectura inicials. Un exemple de soluci\xc3\xb3 de partir les lectures a k-mers m\xc3\xa9s petits \xc3\xa9s mostra a la figura 1. En aquest exemple les 5 lectures no compten tot els possibles 7-mers del genoma, i com a tal, no pot crear-se un graf de Bruijn. Per\xc3\xb2 quan es parteixi a 4-mers, les subcadenes resultants s\xc3\xb3n suficients per a reconstruir el genoma que utilitza un graf de Bruijn.\n_START_SECTION_\nElecci\xc3\xb3 de k-mer\n_START_PARAGRAPH_\nL'elecci\xc3\xb3 de la mida del k-mer t\xc3\xa9 moltes implicacions en l'assemblatge de seq\xc3\xbc\xc3\xa8ncies. Aquests efectes varien molt entre aquells k-mers de mida major i menor. A continuaci\xc3\xb3 es descriuen alguns dels efectes segons les mides.\n_START_SECTION_\nPseudocodi\n_START_PARAGRAPH_\nDeterminar els possible k-mers d'una lectura pot fer-se simplement entrant en un bucle prenent la longitud de la cadena per un i prenent cada subcadena de longitud, k. El pseudocodi per a fer-ho podria ser el seg\xc3\xbcent:_NEWLINE_procediment k-mer(Cadena, k\xc2\xa0: longitud de cada k-mer)_NEWLINE__NEWLINE_     n = longitud(Cadena)_NEWLINE_     _NEWLINE_     /* itera sobre la longitud de la Cadena fins que es puguin fer k-mers de longitud k */_NEWLINE_     itera i = 1 a  n-k+1 inclosos fes_NEWLINE_          /* sortida de cada k-mer de longitud k, de i a i+k en Cadena*/_NEWLINE_          sortida Cadena[i:i+k]_NEWLINE_     fi itera_NEWLINE__NEWLINE_fi procediment\n_START_SECTION_\nPython\n_START_PARAGRAPH_\ndef find_kmers(string, k):_NEWLINE_    _NEWLINE_      kmers = []_NEWLINE_      n = len(string)_NEWLINE__NEWLINE_      for i in range(0, n-k+1):_NEWLINE_           kmers.append(string[i:i+k])_NEWLINE__NEWLINE_      return kmers\n_START_SECTION_\nExemples\n_START_PARAGRAPH_\nA continuaci\xc3\xb3 es mostren alguns exemples amb els possibles k-mers de seq\xc3\xbc\xc3\xa8ncies d'ADN (donat un valor de k determinat):_NEWLINE_Seq:     AGATCGAGTG_NEWLINE_3-mers:  AGA GAT ATC TCG CGA GAG AGT GTG_NEWLINE_Seq:     GTAGAGCTGT_NEWLINE_5-mers:  GTAGA TAGAG AGAGC GAGCT AGCTG GCTGT"