Paperback. Etat : new. Paperback. L'identificazione della sottosequenza comune piu lunga (LCS) delle sequenze biologiche ha importanti applicazioni nella bioinformatica. A causa della crescita emergente delle applicazioni bioinformatiche, sono state utilizzate per l'elaborazione nuove sequenze biologiche di lunghezza maggiore, rendendo questo compito una grande sfida per gli algoritmi LCS sequenziali. Sono stati proposti alcuni algoritmi LCS paralleli, ma la loro efficienza ed efficacia non sono soddisfacenti con l'aumentare della complessita e delle dimensioni dei dati biologici. Per superare i limiti degli algoritmi LCS esistenti e considerando il modello di programmazione MapReduce come una tecnologia promettente per un calcolo parallelo ad alte prestazioni ed economico, e stato sviluppato un algoritmo parallelo basato su MapReduce per LCS. Questo approccio adotta i concetti di tabelle successive, coppie di caratteri identici, albero successivo e traversata dell'albero successivo per trovare la sottosequenza comune piu lunga. Il framework Hadoop viene utilizzato per la realizzazione del modello MapReduce. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N� de r�f. du vendeur 9786208459611

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Approccio basato su MapReduce alla sottosequenza comune pi� lunga nelle sequenze biologiche

Jnaneshwar Bohara

Edit� par Edizioni Sapienza Sep 2025, 2025

ISBN 10 : 6208459613 ISBN 13 : 9786208459611

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'identificazione della sottosequenza comune pi� lunga (LCS) delle sequenze biologiche ha importanti applicazioni nella bioinformatica. A causa della crescita emergente delle applicazioni bioinformatiche, sono state utilizzate per l'elaborazione nuove sequenze biologiche di lunghezza maggiore, rendendo questo compito una grande sfida per gli algoritmi LCS sequenziali. Sono stati proposti alcuni algoritmi LCS paralleli, ma la loro efficienza ed efficacia non sono soddisfacenti con l'aumentare della complessit� e delle dimensioni dei dati biologici. Per superare i limiti degli algoritmi LCS esistenti e considerando il modello di programmazione MapReduce come una tecnologia promettente per un calcolo parallelo ad alte prestazioni ed economico, � stato sviluppato un algoritmo parallelo basato su MapReduce per LCS. Questo approccio adotta i concetti di tabelle successive, coppie di caratteri identici, albero successivo e traversata dell'albero successivo per trovare la sottosequenza comune pi� lunga. Il framework Hadoop viene utilizzato per la realizzazione del modello MapReduce.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 52 pp. Italienisch. N� de r�f. du vendeur 9786208459611

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