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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
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본 논문에서는 드노보 전사체 어셈블리의 수행시간을 단축하기 위해 RNA-seq 서열을 유전자계 정보를 활용하여 여러 노드로 분산이 가능한 방법을 제시한다. 제안하는 전사체 서열 데이터 분산 기법의 성능을 측정하기 위해 애기장대의 리드를 4개의 데이터 셋(전체 비분류 리드, 완전 분류 리드, 모델 분류 리드, 무작위 분류 리드)으로 구성하여 실험을 수행하였다. 전체 비분류 데이터와 비교하여 생성된 유전자 콘티그(Contig)는 95% 일치하였고 동일한 리소스들을 사용하는 단일 노드에 비해 본 연구에서 제시하는 분산환경분산 환경 기반의 어셈블리 수행시간은 4.2배 단축되었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Data
Ⅳ. Method
Ⅴ. Result
Ⅵ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Elaine R. Mardis / 2008 / The impact of next-generation sequencing technology on genetics / Trends in Genetics 24(3):133~141
Robert Henschel / 2012 / Trinity RNA-Seq assembler performance optimization / Proceedings of the 1st Conference of the Extreme Science and Engineering Discovery Environment:Bridging from the eXtreme to the campus and beyond (XSEDE’12) :1~8
Hölzer, Martin / 2019 / De novo transcriptome assembly: A comprehensive cross-species comparison of short-read RNA-Seq assemblers / GigaScience 8
Goswami, Sayan / 2018 / Gpu-accelerated large-scale genome assembly / 2018 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)
Varma, B. Sharat Chandra / 2013 / FAssem: FPGA based acceleration of de novo genome assembly / 2013 IEEE 21st Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines :173~176
Robert Henschel / 2012 / Trinity RNA-Seq assembler performance optimization / Proceedings of the 1st Conference of the Extreme Science and Engineering Discovery Environment:Bridging from the eXtreme to the campus and beyond (XSEDE’12) :1~8
Hölzer, Martin / 2019 / De novo transcriptome assembly: A comprehensive cross-species comparison of short-read RNA-Seq assemblers / GigaScience 8
Goswami, Sayan / 2018 / Gpu-accelerated large-scale genome assembly / 2018 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)
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