Abstract
提出了一种基于图划分的全基因组并行拼接算法.该算法巧妙地将数据划分问题转化成图划分的问题，解决了传统数据划分算法中存在的节点负载不平衡的问题.同时，算法在建立关系图时有效地利用了WGS测序中所提供reads之间的长度信息和配对信息，使reads关系图能更准确地反映出数据之间的关系特性，从而提高了数据划分的准确性.实验结果表明，该算法可以准确地划分各种模拟数据、真实数据的数据集，相对于传统数据划分算法划分质量有了明显改善.
Type
Publication
计算机研究与发展
提出了一种基于图划分的全基因组并行拼接算法.该算法巧妙地将数据划分问题转化成图划分的问题，解决了传统数据划分算法中存在的节点负载不平衡的问题.同时，算法在建立关系图时有效地利用了WGS测序中所提供reads之间的长度信息和配对信息，使reads关系图能更准确地反映出数据之间的关系特性，从而提高了数据划分的准确性.实验结果表明，该算法可以准确地划分各种模拟数据、真实数据的数据集，相对于传统数据划分算法划分质量有了明显改善.