| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 Error correction算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 Hadoop的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第16-23页 |
| 2.1 DNA序列测序相关知识 | 第16-17页 |
| 2.1.1 测序技术简介 | 第16页 |
| 2.1.2 第一代测序技术 | 第16页 |
| 2.1.3 第二代测序技术 | 第16-17页 |
| 2.2 Error correction相关知识 | 第17-18页 |
| 2.2.1 Error correction算法的作用 | 第17页 |
| 2.2.2 Error correction算法的相关概念 | 第17-18页 |
| 2.3 Hadoop相关知识 | 第18-22页 |
| 2.3.1 Hadoop项目简介 | 第18-20页 |
| 2.3.2 HDFS与Map/Reduce的体系结构 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于云平台的Error correction算法 | 第23-47页 |
| 3.1 Error correction算法 | 第23-26页 |
| 3.1.1 几种常见的串行Error correction算法 | 第23-25页 |
| 3.1.2 并行化的Error correction算法 | 第25-26页 |
| 3.1.3 并行化Error correction算法中Map/Reduce的工作流程与机制 | 第26页 |
| 3.2 并行Error correction算法的数据结构 | 第26-28页 |
| 3.3 并行Error correction算法的数据预处理 | 第28-33页 |
| 3.3.1 修改文件格式 | 第28-29页 |
| 3.3.2 过滤数据文件 | 第29-31页 |
| 3.3.3 并行枚举出所有K-mer | 第31-33页 |
| 3.4 并行Error correction算法K-mer与Reads的序列比对 | 第33-41页 |
| 3.4.1 读入K-mer与reads数据 | 第34-37页 |
| 3.4.2 K-mer与reads的比对 | 第37-39页 |
| 3.4.3 利用比对结果构建链表并演化链表 | 第39-41页 |
| 3.5 完善碱基纠错规则并修改错误碱基 | 第41-43页 |
| 3.6 后续碱基微调工作 | 第43-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 实验结果和分析 | 第47-54页 |
| 4.1 Open stack云平台的部署策略 | 第47-49页 |
| 4.1.1 Open stac软硬件环境介绍 | 第47页 |
| 4.1.2 针对并行Error correction算法的云平台部署 | 第47-49页 |
| 4.2 Hadoop集群的部署策略 | 第49-50页 |
| 4.2.1 针对并行Error correction算法的Hadoop部署 | 第49-50页 |
| 4.3 实验的数据来源 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54页 |
| 5.2 工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的论文 | 第61页 |
