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基于K-spectrum的下一代测序数据的纠错算法分析
1
作者
赖德焕
陈庆锋
+1 位作者
黄丽宇
梁家海
《广西科学院学报》
2017年第1期7-11,共5页
【目的】对现有的下一代测序(Next Generation Sequencing,NGS)纠错算法和工具进行分析,提出基于Hadoop平台的纠错算法,以解决大数据处理中计算机内存不足和运行时间长的问题,提升纠错性能。【方法】使用特定的数据对现有的基于K-spect...
【目的】对现有的下一代测序(Next Generation Sequencing,NGS)纠错算法和工具进行分析,提出基于Hadoop平台的纠错算法,以解决大数据处理中计算机内存不足和运行时间长的问题,提升纠错性能。【方法】使用特定的数据对现有的基于K-spectrum的纠错算法进行测试,对各纠错工具的运行时间、内存峰值和纠错结果进行比较来衡量纠错工具的性能。在此基础上提出Hadoop分布式并行纠错算法(Parallel algorithm),并与串行程序、Lighter和Racer进行比较,分析分布式并行实现的可行性。【结果】现有的基于Kspectrum的纠错工具普遍存在较大的内存消耗现象,其中Racer和Sga的纠错效果较好。而Hadoop分布式并行纠错算法对计算机单机内存的消耗较低,当数据量超过一定值时,并行分布式程序的运算时间比串行单机程序明显减少。【结论】本研究提出的Hadoop分布式并行纠错算法不仅降低了内存消耗,而且提高了运算性能,更有利于大规模基因数据的分析处理。
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关键词
NGS
基因错误修正
HADOOP
K-spectrum
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职称材料
题名
基于K-spectrum的下一代测序数据的纠错算法分析
1
作者
赖德焕
陈庆锋
黄丽宇
梁家海
机构
广西大学计算机与电子信息学院
广西大学亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室
广西大学信息网络中心
钦州学院电子与信息工程学院
出处
《广西科学院学报》
2017年第1期7-11,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61363025)
广西自然科学基金重点项目(2013GXNSFDA019029)资助
文摘
【目的】对现有的下一代测序(Next Generation Sequencing,NGS)纠错算法和工具进行分析,提出基于Hadoop平台的纠错算法,以解决大数据处理中计算机内存不足和运行时间长的问题,提升纠错性能。【方法】使用特定的数据对现有的基于K-spectrum的纠错算法进行测试,对各纠错工具的运行时间、内存峰值和纠错结果进行比较来衡量纠错工具的性能。在此基础上提出Hadoop分布式并行纠错算法(Parallel algorithm),并与串行程序、Lighter和Racer进行比较,分析分布式并行实现的可行性。【结果】现有的基于Kspectrum的纠错工具普遍存在较大的内存消耗现象,其中Racer和Sga的纠错效果较好。而Hadoop分布式并行纠错算法对计算机单机内存的消耗较低,当数据量超过一定值时,并行分布式程序的运算时间比串行单机程序明显减少。【结论】本研究提出的Hadoop分布式并行纠错算法不仅降低了内存消耗,而且提高了运算性能,更有利于大规模基因数据的分析处理。
关键词
NGS
基因错误修正
HADOOP
K-spectrum
Keywords
NGS
gene error correction
Hadoop
K-spectrum
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-spectrum的下一代测序数据的纠错算法分析
赖德焕
陈庆锋
黄丽宇
梁家海
《广西科学院学报》
2017
0
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