Paperback. Etat : new. Paperback. Die Identifizierung der laengsten gemeinsamen Teilsequenz (LCS) biologischer Sequenzen hat bedeutende Anwendungen in der Bioinformatik. Aufgrund des zunehmenden Wachstums von Bioinformatik-Anwendungen werden neue biologische Sequenzen mit groesserer Laenge fuer die Verarbeitung verwendet, was eine grosse Herausforderung fuer sequenzielle LCS-Algorithmen darstellt. Es wurden zwar einige parallele LCS-Algorithmen vorgeschlagen, deren Effizienz und Effektivitaet sind jedoch angesichts der zunehmenden Komplexitaet und Groesse biologischer Daten nicht zufriedenstellend. Um die Einschraenkungen bestehender LCS-Algorithmen zu ueberwinden und unter Beruecksichtigung des MapReduce-Programmiermodells als vielversprechende Technologie fuer kostenguenstiges, leistungsstarkes Parallelcomputing wurde ein MapReduce-basierter Parallelalgorithmus fuer LCS entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die Konzepte von Nachfolgertabellen, identischen Zeichenpaaren, Nachfolgerbaeumen und der Durchquerung von Nachfolgerbaeumen, um die laengste gemeinsame Teilsequenz zu finden. Zur Realisierung des MapReduce-Modells wird das Hadoop-Framework verwendet. 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 9786208499372

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MapReduce-basierter Ansatz f�r die l�ngste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen

Jnaneshwar Bohara

Edit� par Verlag Unser Wissen Sep 2025, 2025

ISBN 10 : 6208499372 ISBN 13 : 9786208499372

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Die Identifizierung der l�ngsten gemeinsamen Teilsequenz (LCS) biologischer Sequenzen hat bedeutende Anwendungen in der Bioinformatik. Aufgrund des zunehmenden Wachstums von Bioinformatik-Anwendungen werden neue biologische Sequenzen mit gr��erer L�nge f�r die Verarbeitung verwendet, was eine gro�e Herausforderung f�r sequenzielle LCS-Algorithmen darstellt. Es wurden zwar einige parallele LCS-Algorithmen vorgeschlagen, deren Effizienz und Effektivit�t sind jedoch angesichts der zunehmenden Komplexit�t und Gr��e biologischer Daten nicht zufriedenstellend. Um die Einschr�nkungen bestehender LCS-Algorithmen zu �berwinden und unter Ber�cksichtigung des MapReduce-Programmiermodells als vielversprechende Technologie f�r kosteng�nstiges, leistungsstarkes Parallelcomputing wurde ein MapReduce-basierter Parallelalgorithmus f�r LCS entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die Konzepte von Nachfolgertabellen, identischen Zeichenpaaren, Nachfolgerb�umen und der Durchquerung von Nachfolgerb�umen, um die l�ngste gemeinsame Teilsequenz zu finden. Zur Realisierung des MapReduce-Modells wird das Hadoop-Framework verwendet.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 56 pp. Deutsch. N� de r�f. du vendeur 9786208499372

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