基于MapReduce的DNA序列拼接算法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 图形目录 | 第10-11页 |
| 表格目录 | 第11-12页 |
| 1 引言 | 第12-17页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容及意义 | 第14-15页 |
| ·项目应用现状 | 第14-15页 |
| ·项目研究内容 | 第15页 |
| ·项目研究意义 | 第15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 相关技术概述 | 第17-31页 |
| ·测序技术 | 第17-18页 |
| ·第一代DNA测序技术 | 第17-18页 |
| ·第二代DNA测序技术 | 第18页 |
| ·第三代DNA测序技术 | 第18页 |
| ·序列拼接问题 | 第18-20页 |
| ·为何要进行序列拼接 | 第19页 |
| ·序列拼接问题描述 | 第19页 |
| ·序列拼接难以克服的问题 | 第19-20页 |
| ·序列拼接技术 | 第20-24页 |
| ·贪心算法 | 第21页 |
| ·Hamilton路径算法 | 第21-22页 |
| ·欧拉超路算法 | 第22-23页 |
| ·拼接算法比较 | 第23-24页 |
| ·重复序列分析 | 第24-27页 |
| ·聚类法 | 第24-25页 |
| ·ARACHNE法 | 第25-26页 |
| ·路径相容性法 | 第26-27页 |
| ·当前基于MapReduce序列拼接研究情况 | 第27-28页 |
| ·Hadoop框架和MapReduce编程模型 | 第28-31页 |
| ·Hadoop框架 | 第28页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第28-29页 |
| ·MapReduce编程处理数据特点 | 第29-31页 |
| 3 基于MapReduce的欧拉超路并行算法 | 第31-38页 |
| ·算法的选择 | 第31页 |
| ·拼接算法的选择 | 第31页 |
| ·重复序列分析方法的选择 | 第31页 |
| ·欧拉超路算法拼接流程 | 第31-33页 |
| ·read拆分成k-mer | 第32页 |
| ·建立de Bruijin图 | 第32-33页 |
| ·构造序列 | 第33页 |
| ·欧拉超路算法各步骤的并行化 | 第33-38页 |
| ·对read文件进行拆分 | 第33-34页 |
| ·建立de Bruiijin图 | 第34-36页 |
| ·构造序列 | 第36-38页 |
| 4 实验结果及性能分析 | 第38-45页 |
| ·实验平台 | 第38页 |
| ·测试数据 | 第38页 |
| ·实验设计 | 第38-39页 |
| ·测试结果 | 第39-44页 |
| ·拼接结果的正确性验证 | 第39-40页 |
| ·路径相容性算法验证 | 第40-41页 |
| ·是否进行图的划分算法验证 | 第41-42页 |
| ·并行算法效率验证 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 5 结论与展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 作者简历 | 第49-51页 |
| 学位论文数据集 | 第51页 |
