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Synopsis
L'identification la plus longue des séquences biologiques (LCS) a des applications significatives en bioinformatique. En raison de la croissance émergente des applications bioinformatiques, de nouvelles séquences biologiques de plus longue longueur ont été utilisées pour le traitement, ce qui en fait un grand défi pour les algorithmes LCS séquentiels. Peu d'algorithmes LCS parallèles ont été proposés, mais leur efficacité et leur efficacité ne sont pas satisfaisantes avec la complexité croissante et la taille des données biologiques. Pour surmonter les limites des algorithmes LCS existants et considérer le modèle de programmation MapReduce comme une technologie prometteuse pour un calcul parallèle haute performance rentable, l'algorithme parallèle MapReduce pour LCS a été développé. Cette approche adopte les concepts de tables successeurs, de paires de caractères identiques, d'arbre successeur et de traversée de l'arbre successeur pour trouver la plus longue subséquence commune. Le cadre hadoop est utilisé pour la réalisation du modèle MapReduce.
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MapReduce Based Approach to Longest Common Subsequence in BioSequences
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LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2015, 2015
ISBN 10 : 3659680508
ISBN 13 : 9783659680502
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The Longest Common Subsequence(LCS) identification of biological sequences has significant applications in bioinformatics. Due to the emerging growth in bioinformatics applications, new biological sequences with longer length have been used for processing, making it great challenge for sequential LCS algorithms. Few parallel LCS algorithms have been proposed but their efficiency and effectiveness are not satisfactory with increasing complexity and size of biological data. To overcome limitations of existing LCS algorithms and considering MapReduce programming model as promising technology for cost effective high performance parallel computing, MapReduce based parallel algorithm for LCS has been developed. This approach adopts the concepts of successor tables, identical character pairs, successor tree and traversal of successor tree to find Longest Common Subsequence. The hadoop framework is used for the realization of MapReduce model. 56 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659680502
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Bohara JnaneshwarMr. Bohara,Computer Engineer at Government of Nepal, is the university topper in M.Sc. in Computer System and Knowledge Engineering at Institute of Engineering(IOE),Tribhuwan University. He worked for 5 years as Sr J. N° de réf. du vendeur 21942183
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The Longest Common Subsequence(LCS) identification of biological sequences has significant applications in bioinformatics. Due to the emerging growth in bioinformatics applications, new biological sequences with longer length have been used for processing, making it great challenge for sequential LCS algorithms. Few parallel LCS algorithms have been proposed but their efficiency and effectiveness are not satisfactory with increasing complexity and size of biological data. To overcome limitations of existing LCS algorithms and considering MapReduce programming model as promising technology for cost effective high performance parallel computing, MapReduce based parallel algorithm for LCS has been developed. This approach adopts the concepts of successor tables, identical character pairs, successor tree and traversal of successor tree to find Longest Common Subsequence. The hadoop framework is used for the realization of MapReduce model.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659680502
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The Longest Common Subsequence(LCS) identification of biological sequences has significant applications in bioinformatics. Due to the emerging growth in bioinformatics applications, new biological sequences with longer length have been used for processing, making it great challenge for sequential LCS algorithms. Few parallel LCS algorithms have been proposed but their efficiency and effectiveness are not satisfactory with increasing complexity and size of biological data. To overcome limitations of existing LCS algorithms and considering MapReduce programming model as promising technology for cost effective high performance parallel computing, MapReduce based parallel algorithm for LCS has been developed. This approach adopts the concepts of successor tables, identical character pairs, successor tree and traversal of successor tree to find Longest Common Subsequence. The hadoop framework is used for the realization of MapReduce model. N° de réf. du vendeur 9783659680502
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Taschenbuch. Etat : Neu. MapReduce Based Approach to Longest Common Subsequence in BioSequences | Jnaneshwar Bohara (u. a.) | Taschenbuch | 56 S. | Englisch | 2015 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659680502 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 104759262
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