MapReduce Based Approach to Longest Common Subsequence in BioSequences

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2015, 2015

3659680508 / 9783659680502

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The Longest Common Subsequence(LCS) identification of biological sequences has significant applications in bioinformatics. Due to the emerging growth in bioinformatics applications, new biological sequences with longer length have been used for processing, making it great challenge for sequential LCS algorithms. Few parallel LCS algorithms have been proposed but their efficiency and effectiveness are not satisfactory with increasing complexity and size of biological data. To overcome limitations of existing LCS algorithms and considering MapReduce programming model as promising technology for cost effective high performance parallel computing, MapReduce based parallel algorithm for LCS has been developed. This approach adopts the concepts of successor tables, identical character pairs, successor tree and traversal of successor tree to find Longest Common Subsequence. The hadoop framework is used for the realization of MapReduce model. 56 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783659680502

Título
MapReduce Based Approach to Longest Common Subsequence in BioSequences
Autor
Jnaneshwar Bohara
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2015
Año de publicación
2015
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659680508
ISBN 13
9783659680502
Peso del artículo
102 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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