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面向基因组的高效FM-index构造算法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景及意义第15页
    1.2 研究现状第15-18页
        1.2.1 BWT构造算法研究现状第15-16页
        1.2.2 采样后缀数组和名次数组研究现状第16-17页
        1.2.3 rank查询研究现状第17-18页
    1.3 本文主要工作第18-19页
        1.3.1 BWT构造算法第18页
        1.3.2 后缀数组和名次数组采样算法第18页
        1.3.3 CF算法第18-19页
    1.4 本文组织结构第19-21页
第二章 预备知识第21-27页
    2.1 后缀数组和名次数组第21页
    2.2 BWT变换第21-22页
    2.3 符号意义第22-23页
    2.4 高阶经验熵第23-24页
    2.5 小波树第24-26页
    2.6 位向量rank查询第26-27页
第三章 增量合并BWT算法第27-47页
    3.1 局部BWT变换算法第27-33页
        3.1.1 局部后缀数组构造算法第28-31页
        3.1.2 获得局部BWT第31-32页
        3.1.3 构造过程举例第32-33页
    3.2 合并长后缀的BWT和短后缀的BWT第33-40页
        3.2.1 长后缀在长后缀集合中的名次第34页
        3.2.2 长后缀在短后缀集合中的名次第34-35页
        3.2.3 合并过程第35-37页
        3.2.4 合并过程举例第37-40页
    3.3 完整BWT变换构造第40-43页
        3.3.1 迭代基础第40-41页
        3.3.2 迭代过程第41-43页
    3.4 实验结果分析第43-47页
        3.4.1 LF-BWT实验环境设置第43页
        3.4.2 LF-BWT实验结果分析第43-47页
第四章 构造FM-index第47-61页
    4.1 采样后缀数组和名次数组第47-48页
    4.2 字符串上的rank查询第48-49页
    4.3 平坦位向量rank查询第49-50页
    4.4 RRR算法压缩原理第50-51页
    4.5 传统RRR算法实现第51-54页
        4.5.1 RRR位向量存储第51-52页
        4.5.2 压缩位向量的位置索引第52-53页
        4.5.3 位向量的rank索引第53页
        4.5.4 RRR算法的rank查询第53-54页
    4.6 CF算法第54-57页
        4.6.1 CF位向量存储第54页
        4.6.2 CF算法压缩位向量的位置索引第54-55页
        4.6.3 CF算法位向量的rank索引第55-56页
        4.6.4 CF算法的rank查询第56页
        4.6.5 CF算法性能提升理论分析第56-57页
    4.7 实验结果分析第57-61页
        4.7.1 CF算法实验环境设置第57页
        4.7.2 CF算法实验性能分析第57-61页
第五章 总结与展望第61-63页
    5.1 总结第61页
    5.2 展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
作者简介第69-70页

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