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基于Hadoop的同源性搜索GO功能注釋平臺(tái)的研究
2014-12-01
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基于Hadoop的同源性搜索GO功能注釋平臺(tái)的研究


基于Hadoop的同源性搜索GO功能注釋平臺(tái)的研究

南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 吳浩宇

本文的研究工作主要如下： (1)研究了基因本體的相關(guān)理論基礎(chǔ),以及GO本體論在生物信息學(xué)尤其是基因功能注釋中所得到的應(yīng)用。分析了目前已有的基因數(shù)據(jù)的注釋手段,以及基于同源性序列相似度的功能注釋所具備的理論基礎(chǔ)。 (2)研究了基于序列相似度比對的基因功能注釋的流程。研究了打分矩陣和序列比對算法在發(fā)現(xiàn)同源性序列的過程中所起的作用。研究并實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)矩陣、Needleman-Wunsch、Smith-Waterman等序列比對算法,并測試比較了它們的性能。 (3)創(chuàng)新性地提出了基于Hadoop的基因功能注釋平臺(tái)的體系架構(gòu)。通過整合GO數(shù)據(jù)庫以及其他生物數(shù)據(jù)庫,設(shè)計(jì)了本地基因注釋的數(shù)據(jù)中心,并設(shè)計(jì)了用于功能注釋的概念模型,用來實(shí)現(xiàn)本體與注釋信息的關(guān)聯(lián)通路。 (4)分析了蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫搜索算法BLASTP的算法理論,比較算法各個(gè)階段所占的運(yùn)行時(shí)間。結(jié)合Hadoop的MapReduce并行處理框架,以及在基因注釋中比對算法的需求,設(shè)計(jì)了并行的蛋白質(zhì)比對算法CGABlastP,通過實(shí)驗(yàn)證明其從本質(zhì)上提高了基因注釋的速度,適應(yīng)了生物序列指數(shù)級增長的需求。

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