本文主要研究内容
作者石海鹤,周卫星（2019）在《基于动态规划的双序列比对算法构件设计与实现》一文中研究指出：双序列比对算法是生物信息学中的一个关键算法,广泛应用于序列相似性分析以及基因组序列数据库搜索.现有研究主要针对特定应用问题优化和使用相对应比对算法,缺乏高抽象层算法框架的细致研究,在一定程度上导致了序列比对算法的冗余性以及人为选择算法可能造成的误差等问题,也使得人们难以有效地了解算法结构.通过深入分析基于动态规划的双序列比对算法(dynamic programming-based pairwise sequence alignment algorithm, DPPSAA)领域,在建立该算法领域的特征模型以及对应算法构件交互模型基础上,利用PAR平台形式化实现双序列比对算法构件库,并装配生成具体算法,保证了形式化装配算法的可靠性,为序列相似性分析算法应用提供了一条有价值的参考途径.最后,利用PAR平台C++程序生成系统将组装的比对算法转换为C++程序,运行结果表明DPPSAA算法构件库具有一定的实用性.
Abstract
shuang xu lie bi dui suan fa shi sheng wu xin xi xue zhong de yi ge guan jian suan fa ,an fan ying yong yu xu lie xiang shi xing fen xi yi ji ji yin zu xu lie shu ju ku sou suo .xian you yan jiu zhu yao zhen dui te ding ying yong wen ti you hua he shi yong xiang dui ying bi dui suan fa ,que fa gao chou xiang ceng suan fa kuang jia de xi zhi yan jiu ,zai yi ding cheng du shang dao zhi le xu lie bi dui suan fa de rong yu xing yi ji ren wei shua ze suan fa ke neng zao cheng de wu cha deng wen ti ,ye shi de ren men nan yi you xiao de le jie suan fa jie gou .tong guo shen ru fen xi ji yu dong tai gui hua de shuang xu lie bi dui suan fa (dynamic programming-based pairwise sequence alignment algorithm, DPPSAA)ling yu ,zai jian li gai suan fa ling yu de te zheng mo xing yi ji dui ying suan fa gou jian jiao hu mo xing ji chu shang ,li yong PARping tai xing shi hua shi xian shuang xu lie bi dui suan fa gou jian ku ,bing zhuang pei sheng cheng ju ti suan fa ,bao zheng le xing shi hua zhuang pei suan fa de ke kao xing ,wei xu lie xiang shi xing fen xi suan fa ying yong di gong le yi tiao you jia zhi de can kao tu jing .zui hou ,li yong PARping tai C++cheng xu sheng cheng ji tong jiang zu zhuang de bi dui suan fa zhuai huan wei C++cheng xu ,yun hang jie guo biao ming DPPSAAsuan fa gou jian ku ju you yi ding de shi yong xing .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机研究与发展的石海鹤,周卫星，发表于刊物计算机研究与发展2019年09期论文，是一篇关于双序列比对算法论文,动态规划论文,特征模型论文,构件交互模型论文,平台论文,计算机研究与发展2019年09期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机研究与发展2019年09期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：双序列比对算法论文; 动态规划论文; 特征模型论文; 构件交互模型论文; 平台论文; 计算机研究与发展2019年09期论文;