CloudNMF: a MapReduce implementation of nonnegative matrix factorization for large-scale biological datasets.
CloudNMF: a MapReduce implementation of nonnegative matrix factorization for large-scale biological datasets.
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CloudNMF：大规模生物数据集非负矩阵分解的 MapReduce 实现
DOI：
10.1016/j.gpb.2013.06.001
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发表时间：
2014-02
影响因子：
9.5
通讯作者：
Zhou, Shuigeng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liao, Ruiqi;Zhang, Yifan;Guan, Jihong;Zhou, Shuigeng
在过去的几十年里，高通量技术的进步导致产生了大量需要分析和解释的生物数据。最近，非负矩阵分解（NMF）已被引入作为一种有效的方法，以减少数据的复杂性，以及解释他们，并已被应用到生物研究的各个领域。在本文中，我们提出了CloudNMF，一个分布式的开源实现的NMF的MapReduce框架。实验评估表明，CloudNMF是可扩展的，可以用来处理大量的数据，这可能使各种高通量的生物数据分析在云中。CloudNMF可在http://admis.fudan.edu.cn/projects/CloudNMF.html上免费访问。
In the past decades, advances in high-throughput technologies have led to the generation of huge amounts of biological data that require analysis and interpretation. Recently, nonnegative matrix factorization (NMF) has been introduced as an efficient way to reduce the complexity of data as well as to interpret them, and has been applied to various fields of biological research. In this paper, we present CloudNMF, a distributed open-source implementation of NMF on a MapReduce framework. Experimental evaluation demonstrated that CloudNMF is scalable and can be used to deal with huge amounts of data, which may enable various kinds of a high-throughput biological data analysis in the cloud. CloudNMF is freely accessible at http://admis.fudan.edu.cn/projects/CloudNMF.html.
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影响因子：
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作者：
Zhang S;Liu CC;Li W;Shen H;Laird PW;Zhou XJ
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Zhou XJ
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Golub, TR;Slonim, DK;Lander, ES
通讯作者：
Lander, ES
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3
作者：
Tjioe E;Berry MW;Homayouni R
通讯作者：
Homayouni R
DOI：
10.1073/pnas.0308531101
发表时间：
2004-03-23
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11.1
作者：
Brunet, JP;Tamayo, P;Mesirov, JP
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Mesirov, JP
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Li, Jing;Zhang, Qing-Yu;Gao, Qing-Hua
通讯作者：
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