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基于云計算的生物大數(shù)據(jù)分析研究

基于云計算的生物大數(shù)據(jù)分析研究

出版社：北京理工大學出版社出版時間：2023-11-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 156頁
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基于云計算的生物大數(shù)據(jù)分析研究 版權信息

基于云計算的生物大數(shù)據(jù)分析研究 內容簡介

本書主要擬通過使用各種相關云計算技術，解決在RNA-Seq數(shù)據(jù)分析任務中存在的各種性能問題，提高研究人員的工作效率。研究如何將云計算的理念、模型以及設計框架運用于解決生物信息學中RNA-Seq轉錄組數(shù)據(jù)的問題。和其他大數(shù)據(jù)分析領域不同，生物信息學有著獨有的特點，包括數(shù)據(jù)的存儲、數(shù)據(jù)的訪問和結果的展示等。通過本項目的研究，也可為以后云計算在其他生物信息學問題中運用的研究做出基礎工作。

基于云計算的生物大數(shù)據(jù)分析研究 目錄

第1章 緒論 1.1 基礎概念 1.1.1 生物信息學 1.1.2 轉錄組測序RNA-Seq技術 1.1.3 組學大數(shù)據(jù) 1.1.4 云計算技術 1.1.5 基因數(shù)據(jù)分析研究現(xiàn)狀 1.2 生物信息學與組學大數(shù)據(jù) 1.2.1 基于云計算技術的差異表達基因鑒定流程 1.2.2 基于Spark云計算技術的并行化RNA-seq Mapping算法 1.2.3 基于MapReduce云計算技術的決策樹算法 第2章 基于云計算的差異表達基因檢測 2.1 云計算技術 2.1.1 云計算內涵 2.1.2 云計算的關鍵技術 2.1.3 云計算和大數(shù)據(jù) 2.2 基于大數(shù)據(jù)技術的機器學習算法 2.2.1 大數(shù)據(jù)技術與機器學習 2.2.2 基于大數(shù)據(jù)技術的機器學習 2.3 基于Spark+Hadoop的機器學習算法 2.3.1 Hadoop技術和Spark技術 2.3.2 基于Spark的聚類算法 2.3.3 基于Spark+Hadoop的機器學習 2.4 RNA-Seq數(shù)據(jù)分析 2.5 RNA轉錄組的高通量全測序 2.5.1 高通量測序技術 2.5.2 RNA-Seq或RNA測序 2.5.3 RNA轉錄組的高通量全測序 2.5.4 Hadppp云計算框架設計實現(xiàn)RNA-Seq大數(shù)據(jù)分析流程 2.5.5 生物信息學用云的方式來解決存儲和分析等問題 2.5.6 云計算理念提升了分布式并行計算解決大數(shù)據(jù)問題 第3章 云平臺與大數(shù)據(jù)及相關算法 3.1 統(tǒng)計學、人工智能和機器學習 3.2 云平臺下的數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀 3.3 相關技術 3.3.1 MapReduce框架 3.3.2 HDFS存儲 3.3.3 Mahout技術 3.3.4 SDark技術 3.4 算法分析 3.4.1 聚類分析 3.4.2 分類分析 3.4.3 度量計算分析 第4章 基于云平臺的機器學習算法的并行化研究與應用 4.1 基于Spark+Hadoop的算法設計 4.1.1 Spark內核架構基本原理 4.1.2 并行聚類在Spark+Hadoop平臺上的實現(xiàn) 4.2 并行分類在Spark+Hadoop平臺上的實現(xiàn) 4.2.1 樹節(jié)點的選取劃分 4.2.2 隨機森林的具體執(zhí)行過程
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基于云計算的生物大數(shù)據(jù)分析研究 作者簡介

紀兆華，計算機科學與技術專業(yè)博士、信息與通信工程學科博士后、環(huán)境科學與工程學科博士后、北京信息職業(yè)技術學院教授、“雙高計劃”“信息安全與管理專業(yè)群”建設負責人、全國工業(yè)和信息化職業(yè)教育教學指導委員會工業(yè)互聯(lián)網職業(yè)教育教學指導分委員會會副主任委員、北京市職業(yè)教育專業(yè)帶頭人，曾獲評省級突出貢獻專家、省級教學名師。

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