MapReduce-basierter Ansatz für die längste gemeinsame Teilsequenz in BioSequenzen [German]

By Shashidhar Ram Joshi and Jnaneshwar Bohara

Die Identifizierung der l ngsten gemeinsamen Teilsequenz (LCS) biologischer Sequenzen hat bedeutende Anwendungen in der Bioinformatik. Aufgrund des zunehmenden Wachstums von Bioinformatik-Anwendungen werden neue biologische Sequenzen mit gr erer L nge f r die Verarbeitung verwendet, was eine gro e Herausforderung f r sequenzielle LCS-Algorithmen darstellt. Es wurden zwar einige parallele LCS-Algorithmen vorgeschlagen, deren Effizienz und Effektivit t sind jedoch angesichts der zunehmenden Komplexit t und Gr e biologischer Daten nicht zufriedenstellend. Um die Einschr nkungen bestehender LCS-Algorithmen zu berwinden und unter Ber cksichtigung des MapReduce-Programmiermodells als vielversprechende Technologie f r kosteng nstiges, leistungsstarkes Parallelcomputing wurde ein MapReduce-basierter Parallelalgorithmus f r LCS entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die Konzepte von Nachfolgertabellen, identischen Zeichenpaaren, Nachfolgerb umen und der Durchquerung von Nachfolgerb umen, um die l ngste gemeinsame Teilsequenz zu finden. Zur Realisierung des MapReduce-Modells wird das Hadoop-Framework verwendet.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6208499372
• ISBN13: 9786208499372
• Release Date: September 2025
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.19 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"