• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Podejście oparte na MapReduce do najdluższej wspólnej podsekwencji w sekwencjach biologicznych

Podejście oparte na MapReduce do najdluższej wspólnej podsekwencji w sekwencjach biologicznych

Paperback

General Computers

ISBN10: 6208459508
ISBN13: 9786208459505
Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
Published: Sep 22 2025
Pages: 52
Weight: 0.18
Height: 0.12 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Polish
Identyfikacja najdluższej wspólnej podsekwencji (LCS) sekwencji biologicznych ma istotne zastosowania w bioinformatyce. Ze względu na rosnącą popularnośc aplikacji bioinformatycznych do przetwarzania danych wykorzystuje się nowe sekwencje biologiczne o większej dlugości, co stanowi duże wyzwanie dla algorytmów sekwencyjnych LCS. Zaproponowano kilka algorytmów równoleglych LCS, ale ich wydajnośc i skutecznośc nie są zadowalające ze względu na rosnącą zlożonośc i rozmiar danych biologicznych. Aby przezwyciężyc ograniczenia istniejących algorytmów LCS i biorąc pod uwagę model programowania MapReduce jako obiecującą technologię zapewniającą oplacalne, wysokowydajne obliczenia równolegle, opracowano algorytm równolegly oparty na MapReduce dla LCS. Podejście to wykorzystuje koncepcje tabel następców, identycznych par znaków, drzewa następców i przechodzenia przez drzewo następców w celu znalezienia najdluższej wspólnej podsekwencji. Do realizacji modelu MapReduce wykorzystano framework Hadoop.

Also from

Bohara, Jnaneshwar

Also in

General Computers