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大规模生物序列分析的高性能算法和模型

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
目录第10-13页
表格索引第13-14页
插图索引第14-16页
第一章 绪论第16-26页
   ·研究背景及意义第16-17页
   ·大规模计算技术的现状和发展趋势第17-20页
   ·本文研究内容第20-23页
     ·全局数据表示模型第20页
     ·高效算法和尽快求解算法模式设计第20-21页
     ·并行化尽快求解算法第21页
     ·三个应用问题研究第21-23页
   ·论文组织第23-26页
第二章 生物序列及应用问题介绍第26-38页
   ·生物序列概念第26-31页
     ·DNA序列第26-27页
     ·蛋白质序列第27-29页
     ·其他序列第29-31页
   ·应用问题1:单体型及分型第31-33页
   ·应用问题2:生物序列的模体第33-35页
   ·应用问题3:最长公共子序列第35-36页
   ·本章小结第36-38页
第三章 单体分型问题第38-62页
   ·问题定义第38-39页
   ·相关工作第39-41页
   ·单体分型的网络流图模型第41-48页
     ·网络流模型第42-43页
     ·单体分型到网络流的转化第43-45页
     ·基于网络流模型的推导规则分析第45-48页
   ·基于网络流图的分型算法:FNphasing第48-57页
     ·FNphasing算法框架第48-49页
     ·FNphasing算法初始化第49-50页
     ·路径片段选择第50-52页
     ·重组位点检测第52-55页
     ·复杂性分析第55-57页
   ·实验结果与分析第57-60页
     ·准确性度量标准第57-58页
     ·三种数据集上的结果第58-60页
   ·本章小结第60-62页
第四章 模体发现问题第62-74页
   ·问题定义第62页
   ·相关工作第62-64页
   ·模体发现精确算法:CVoting第64-69页
     ·CVoting算法第64-65页
     ·分支限界策略第65-67页
     ·复杂性分析第67-69页
   ·实验结果与分析第69-72页
   ·本章小结第72-74页
第五章 最长公共子序列问题第74-112页
   ·问题定义第74-75页
   ·相关工作第75-79页
     ·精确算法第75-77页
     ·近似算法第77页
     ·并行算法第77-78页
     ·anytime搜索算法第78-79页
     ·空间有效搜索算法第79页
   ·最长公共子序列搜索图第79-81页
   ·最长公共子序列anytime算法:Pro-MLCS第81-90页
     ·Pro-MLCS算法框架第82页
     ·支配点计算与优先级队列维护第82-87页
     ·剪枝策略第87-89页
     ·复杂性分析第89-90页
   ·最长公共子序列空间受限anytime算法:SLA-MLCS第90-97页
     ·空间增长缓慢的anytime算法:SA-MLCS第91-94页
     ·基于SA-MLCS的空间受限算法:SLA-MLCS第94-95页
     ·复杂度分析第95-97页
   ·基于分布式集群的并行算法:DSDPro-MLCS第97-100页
     ·分布式存储的并行算法:DPro-MLCS第97-98页
     ·分布式-共享分层存储环境下的并行算法:DSDPro-MLCS第98-99页
     ·复杂性分析第99-100页
   ·实验结果与分析第100-110页
     ·Pro-MLCS实验结果与分析第100-102页
     ·SA-MLCS与SLA-MLCS实验结果与分析第102-108页
     ·DPro-MLCS与DSDPro-MLCS实验结果与分析第108-110页
   ·本章小结第110-112页
第六章 总结第112-116页
   ·本文工作第112-113页
   ·本文贡献与创新之处第113-115页
   ·进一步的工作第115-116页
参考文献第116-124页
致谢第124-126页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第126页

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