Platzsparende Datenstrukturen für Anwendungen in der Bioinformatik: Bäume, Netzwerke und Sequenzen

在分子生物学实验中，数据将被韦尔登到新的领域，研究人员将继续研究新的技术。他的研究主要是通过韦尔登分析生物学和生物信息学的数据。软件系统不是一个简单的或仅仅是一个简单的数据处理系统。Ziel dieses Projektes ist es，von Biologen und Bioinformatikern häufig benutzte muscle und Datenstrukturen in Bezug auf Platzeffizienz zu verbessern.这将是一个非常实用的超小数据结构研究领域（英语）。简洁的数据结构）在这里，数据是如此的小，以至于理论上的最小值和平面渐近值都是错误的。Trotzdem soll die Datenstruktur eine reichhaltige Auswahl schneller Operationen auf den Daten zur Verfügung stellen，im Falle von Textindizes zum Beispiel die Suche nach Mustern. Neben theoretischen Fortschritten liegt ein Schwerpunkt dieses Projekts auf der effizienten Implementierung der neu entworfenen Datenstrukturen and Schemmen（algorithm engineering）and der darauf folgenden Integration in bestehende Bibliotheken.

Die in molekularbiologischen Experimenten gewonnenen Daten werden aufgrund neuer, schnellerer Labor-Technologien immer umfangreicher. Wegen ihrer Größe können diese Daten von Biologen und Bioinformatikern nur am Computer analysiert werden. Bestehende Softwaresysteme sind jedoch nicht oder nur unzureichend auf die stetig wachsenden Datenmengen vorbereitet. Ziel dieses Projektes ist es, von Biologen und Bioinformatikern häufig benutzte Algorithmen und Datenstrukturen in Bezug auf Platzeffizienz zu verbessern. Es wird dazu an das sehr aktuelle Forschungsthema der ultra-kleinen Datenstrukturen (engl. succinct data structures) angeknüpft. Hierbei geht es darum, die Daten so klein abzuspeichern, dass das theoretisch erreichbare Minimum an Platz asymptotisch erreicht wird. Trotzdem soll die Datenstruktur eine reichhaltige Auswahl schneller Operationen auf den Daten zur Verfügung stellen, im Falle von Textindizes zum Beispiel die Suche nach Mustern. Neben theoretischen Fortschritten liegt ein Schwerpunkt dieses Projekts auf der effizienten Implementierung der neu entworfenen Datenstrukturen und Algorithmen (algorithm engineering) und der darauf folgenden Integration in bestehende Bibliotheken.