基于MapReduce的基因读段定位算法

RNA-seq测序技术的高速发展所产生的海量数据在执行效率上给原有读段定位算法带来严峻的挑战.为此,提出基于MapReduce的不跨越剪切位的空位种子索引算法(PSeqMap)和跨越剪切位的空位种子索引算法(PJuncSeqMap),以及一种负载平衡解决方案.该算法利用MapReduce框架实现空位种子索引算法的并行化,在拟南芥菜基因数据集上的实验结果表明文中提出的算法能够充分利用集群的存储和计算能力,高效处理海量基因数据.

基于MapReduce的基因读段定位改进算法

由于高通量测序技术产生了海量基因读段数据,并行的基因读段定位算法成为近年来的研究热点。对基因匹配算法进行研究,提出了一种基于MapReduce的基因读段定位改进算法,并且通过在读段定位过程中融入生物信息以及利用Hadoop分布式缓存机制,在一定程度上降低了算法的复杂度。在拟南芥菜基因数据集上进行的实验表明,该算法能够有效提高算法执行效率,减少算法执行时间。