| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 K-spectrum算法以及相关知识介绍 | 第19-29页 |
| 2.1 NGS基因数据纠错 | 第19-20页 |
| 2.2 K-spectrum算法分析 | 第20-22页 |
| 2.3 De Bruijn图模型描述 | 第22-23页 |
| 2.4 常用算法分析 | 第23-28页 |
| 2.4.1 Musket | 第24-25页 |
| 2.4.2 Reptile | 第25-26页 |
| 2.4.3 Blue | 第26页 |
| 2.4.4 Coral和ECHO | 第26-27页 |
| 2.4.5 现有工具的局限性 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于K-spectrum的NGS基因纠错算法的改进与实现 | 第29-51页 |
| 3.1 数据预处理 | 第29-35页 |
| 3.1.1 数据规范与过滤 | 第29-32页 |
| 3.1.2 k值计算与阈值选择 | 第32-33页 |
| 3.1.3 k-mers存储模块 | 第33-35页 |
| 3.2 De Bruijn图的建立与优化 | 第35-40页 |
| 3.2.1 De Bruijn图构造过程 | 第35-38页 |
| 3.2.2 De Bruijn图在NGS纠错中的优化 | 第38-40页 |
| 3.3 ASEC算法设计 | 第40-47页 |
| 3.3.1 基于K-spectrum算法的改进 | 第41页 |
| 3.3.2 ASEC算法描述 | 第41-44页 |
| 3.3.3 ASEC算法分析 | 第44-47页 |
| 3.4 ASEC算法在云计算平台上的实现 | 第47-50页 |
| 3.4.1 云计算平台介绍 | 第47-48页 |
| 3.4.2 ASEC算法在Spark计算平台上的实现 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 实验与性能分析 | 第51-60页 |
| 4.1 实验平台及数据来源 | 第51-52页 |
| 4.2 实验设计 | 第52页 |
| 4.3 实验过程 | 第52-54页 |
| 4.3.1 纠错工具实验过程 | 第52-53页 |
| 4.3.2 纠错质量评价方法 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 运行时间比较 | 第54-56页 |
| 4.4.2 拼接结果比较 | 第56页 |
| 4.4.3 纠错效果比较 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
