基于MapReduce的模体发现算法

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模体发现对于基因发现和理解基因调控关系有着重要的意义,它是生物信息学中最具挑战性的问题之一。提出了针对PMSP算法的3种数据划分方法,并在此基础上提出了基于MapReduce的模体发现算法(PMSPMR)。针对不同难度的问题,在Hadoop集群上的实验结果表明,PMSPMR算法具有良好的可扩展性。特别地,对于难度较大的模体发现问题实例,PMSPMR算法的加速比接近于Hadoop集群中节点的数目。此外,对于真实数据的实验,PMSPMR算法能够识别出真核细胞和酿酒酵母中已知的转录调控模体,表明了算法的有效性。
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