• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

讲座笔记:2010年及以后,下一代序列分析的高性能计算十年。

Lecture notes: 2010 and beyond, the decade of high-performance computing for the next-generation sequence analysis.

作者信息

Yang Mary Qu, Yang Jack Y

机构信息

Department of Health and Human Services, Oak Ridge, DOE, United States National Human Genome Research Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20852, USA.

出版信息

Int J Comput Biol Drug Des. 2009;2(2):204-6. doi: 10.1504/IJCBDD.2009.028824. Epub 2009 Oct 3.

DOI:10.1504/IJCBDD.2009.028824
PMID:20090171
Abstract

Effective analysis of the next-generation sequence relies on the intelligent algorithms for handling the meta-genome, epigenetic and disease genome, as well as immune-genome, viral profiling, transcriptome profiling, and de novo genome sequencing data, therefore, next-generation sequence analysis is a very important but challenging task in bioinformatics due to extremely large-scale 'noisy' datasets. We focus mainly on the development of high-performance genetic algorithms based on multi-core technology as an example and open to fast-moving competing platforms to be emerged.

摘要

下一代测序的有效分析依赖于用于处理宏基因组、表观基因组和疾病基因组以及免疫基因组、病毒分析、转录组分析和从头基因组测序数据的智能算法,因此,由于存在极其大规模的“噪声”数据集,下一代测序分析在生物信息学中是一项非常重要但具有挑战性的任务。我们主要以基于多核技术的高性能遗传算法的开发为例,并向即将出现的快速发展的竞争平台开放。

相似文献

1
Lecture notes: 2010 and beyond, the decade of high-performance computing for the next-generation sequence analysis.讲座笔记:2010年及以后,下一代序列分析的高性能计算十年。
Int J Comput Biol Drug Des. 2009;2(2):204-6. doi: 10.1504/IJCBDD.2009.028824. Epub 2009 Oct 3.
2
Small RNA transcriptome investigation based on next-generation sequencing technology.基于下一代测序技术的小 RNA 转录组研究。
J Genet Genomics. 2011 Nov 20;38(11):505-13. doi: 10.1016/j.jgg.2011.08.006. Epub 2011 Aug 31.
3
Application of bioinformatics in cancer epigenetics.生物信息学在癌症表观遗传学中的应用。
Ann N Y Acad Sci. 2004 May;1020:67-76. doi: 10.1196/annals.1310.008.
4
A review of feature selection techniques in bioinformatics.生物信息学中特征选择技术综述。
Bioinformatics. 2007 Oct 1;23(19):2507-17. doi: 10.1093/bioinformatics/btm344. Epub 2007 Aug 24.
5
MSMAD: a computationally efficient method for the analysis of noisy array CGH data.MSMAD:一种用于分析噪声阵列比较基因组杂交数据的计算高效方法。
Bioinformatics. 2009 Mar 15;25(6):703-13. doi: 10.1093/bioinformatics/btp022. Epub 2009 Jan 15.
6
[Introduction: next-generation DNA sequencing and bioinformatics].[引言:新一代DNA测序与生物信息学]
Tanpakushitsu Kakusan Koso. 2009 Aug;54(10):1233-7.
7
Next-generation bioinformatics: using many-core processor architecture to develop a web service for sequence alignment.下一代生物信息学:利用多核处理器架构开发用于序列比对的网络服务。
Bioinformatics. 2010 Mar 1;26(5):683-6. doi: 10.1093/bioinformatics/btq017. Epub 2010 Jan 16.
8
PRGmatic: an efficient pipeline for collating genome-enriched second-generation sequencing data using a 'provisional-reference genome'.PRGmatic:使用“临时参考基因组”对基因组富集的第二代测序数据进行整理的高效管道。
Mol Ecol Resour. 2011 Jul;11(4):743-8. doi: 10.1111/j.1755-0998.2011.03005.x. Epub 2011 Mar 24.
9
Assessing peptide de novo sequencing algorithms performance on large and diverse data sets.评估肽段从头测序算法在大型多样数据集上的性能。
Proteomics. 2007 Sep;7(17):3051-4. doi: 10.1002/pmic.200700224.
10
Bioinformatics analysis of microarray data.微阵列数据的生物信息学分析。
Methods Mol Biol. 2009;573:259-84. doi: 10.1007/978-1-60761-247-6_15.

引用本文的文献

1
3D protein structure prediction with genetic tabu search algorithm.基于遗传禁忌搜索算法的三维蛋白质结构预测
BMC Syst Biol. 2010 May 28;4 Suppl 1(Suppl 1):S6. doi: 10.1186/1752-0509-4-S1-S6.