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面向大规模测序数据集的序列比对算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第17-33页
    1.1 研究背景及意义第17-19页
    1.2 相关概念第19-24页
        1.2.1 测序技术简介第19-20页
        1.2.2 测序序列比对相关名词介绍第20-23页
        1.2.3 测序序列比对问题定义及评价标准第23-24页
    1.3 研究现状第24-28页
        1.3.1 序列比对算法的索引技术第24-26页
        1.3.2 序列比对算法设计第26-27页
        1.3.3 序列比对算法并行化第27-28页
    1.4 本文研究内容第28-30页
        1.4.1 FM-index索引方法中定位过程设计及优化第28-29页
        1.4.2 找全比对算法优化第29页
        1.4.3 找全比对算法的GPU加速第29-30页
        1.4.4 基于改进FM-index的甲基化序列比对算法设计第30页
    1.5 论文组织第30-33页
第2章 FM-index索引方法中定位过程设计及优化第33-55页
    2.1 引言第33-35页
    2.2 背景知识及相关概念第35-40页
        2.2.1 相关定义和概念第35页
        2.2.2 FM-index简介第35-39页
        2.2.3 FM-index定位算法的的瓶颈第39-40页
    2.3 高效的FM-index定位算法:FMtree第40-48页
        2.3.1 FMtree算法基本思路第40-42页
        2.3.2 进一步优化:剪枝策略第42-46页
        2.3.3 FMtree完整算法第46-48页
    2.4 实验结果与分析第48-53页
        2.4.1 小数据集上的实验结果第50-51页
        2.4.2 大数据集上的实验结果第51-53页
    2.5 本章小结第53-55页
第3章 找全比对算法优化第55-75页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 背景知识及相关概念第56-58页
        3.2.1 问题定义及相关概念第56-57页
        3.2.2 过滤阶段第57-58页
        3.2.3 验证阶段第58页
    3.3 基于向量化位并行算法的找全比对算法第58-66页
        3.3.1 受限编辑距离计算第59-60页
        3.3.2 向量化位并行算法第60-63页
        3.3.3 模式串数量对向量化位并行算法的影响第63页
        3.3.4 向量化验证框架第63-66页
    3.4 实验结果与分析第66-73页
        3.4.1 不同序列比对算法敏感性比较第66-70页
        3.4.2 不同序列比对算法在大数据集上的结果第70-73页
    3.5 本章小结第73-75页
第4章 找全比对算法的GPU加速第75-97页
    4.1 引言第75-76页
    4.2 背景知识及相关概念第76-80页
        4.2.1 找全比对算法流程第76-78页
        4.2.2 GPU体系结构及编程模型第78-79页
        4.2.3 GPU加速找全比对算法瓶颈第79-80页
    4.3 基于稀疏q-gram index的GPU加速的找全比对算法第80-91页
        4.3.1 稀疏q-gram index第81-87页
        4.3.2 GPU加速的BitMapper2算法设计第87-91页
    4.4 实验结果与分析第91-96页
        4.4.1 模拟数据集上敏感性结果第91-93页
        4.4.2 大规模真实数据集上性能比较第93-96页
    4.5 本章小结第96-97页
第5章 基于改进FM-index的甲基化序列比对算法设计第97-119页
    5.1 引言第97-98页
    5.2 背景知识和相关概念第98-100页
        5.2.1 相关概念和定义第99页
        5.2.2 FM-index基础知识第99-100页
    5.3 基于改进FM-index的甲基化序列比对算法第100-108页
        5.3.1 BitMapperBS简介第100-101页
        5.3.2 三字符FM-index第101-105页
        5.3.3 针对FM-index的进一步优化第105-106页
        5.3.4 种子与扩展策略第106-108页
    5.4 实验结果与分析第108-117页
        5.4.1 模拟数据上比对结果第108-112页
        5.4.2 真实数据上比对结果第112-116页
        5.4.3 比对算法在大规模数据集上的效率第116-117页
    5.5 本章小结第117-119页
第6章 总结第119-124页
    6.1 本文工作第119-121页
    6.2 本文贡献与创新之处第121-122页
    6.3 进一步工作第122-124页
参考文献第124-133页
致谢第133-135页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第135-137页
攻读学位期间参加的科研项目第137页

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