Genome-Scale Algorithm Design: Biological Sequence Analysis in the Era of High-Throughput Sequencing

Genome-Scale Algorithm Design: Biological Sequence Analysis in the Era of High-Throughput Sequencing
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基因组规模的算法设计：高通量测序时代的生物序列分析

DOI：
10.1017/cbo9781139940023
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发表时间：
2015
期刊：
International Symposium on String Processing and Information Retrieval : SPIRE ... : proceedings. SPIRE
影响因子：
--
通讯作者：
Alexandru I. Tomescu
Alexandru I. Tomescu
中科院分区：
--
文献类型：
--
作者：
V. Mäkinen;Djamal Belazzougui;F. Cunial;Alexandru I. Tomescu

文献摘要

被引文献

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符号说明 前言 第一部分：预备知识 1. 分子生物学与高通量测序 2. 算法设计 3. 数据结构 4. 图 5. 网络流 第二部分：生物序列分析基础 6. 比对 7. 隐马尔可夫模型（HMMs） 第三部分：基因组规模索引结构 8. 经典索引 9. 博罗斯 - 惠勒索引 第四部分：基因组规模算法 10. 读段比对 11. 基因组分析与比较 12. 基因组压缩 13. 片段组装 第五部分：应用 14. 基因组学 15. 转录组学 16. 宏基因组学 参考文献 索引
Notation Preface Part I. Preliminaries: 1. Molecular biology and high-throughput sequencing 2. Algorithm design 3. Data structures 4. Graphs 5. Network flows Part II. Fundamentals of Biological Sequence Analysis: 6. Alignments 7. Hidden Markov models (HMMs) Part III. Genome-Scale Index Structures: 8. Classical indexes 9. Burrows-Wheeler indexes Part IV. Genome-Scale Algorithms: 10. Read alignment 11. Genome analysis and comparison 12. Genome compression 13. Fragment assembly Part V. Applications: 14. Genomics 15. Transcriptomics 16. Metagenomics References Index.