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Spektrale Analyse in der Bioinformatik - Ein neues Verfahren für den schnellen Vergleich großer sequenzbasierter Datenmuster als Alternative zu BLAST

Spektrale Analyse in der Bioinformatik - Ein neues Verfahren für den schnellen Vergleich großer sequenzbasierter Datenmuster als Alternative zu BLAST
生物信息学中的光谱分析 - 一种快速比较基于大型序列的数据模式的新方法,作为 BLAST 的替代方法
批准号:
5303968
负责人:
Professor Dr. Gerhard Kauer
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
德国
项目类别:
Priority Programmes
财政年份:
2001
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2000-12-31 至 2002-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
这是一种新的技术分析方法,也是一种技术分析方法。从数理统计的角度分析所有的信号理论和L的数字信号理论,过滤掉生物信息学中的生物信息。这是一种潜在的技术和技术分析方法,也是一种新的方法。我们需要的是一种新的方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质序列分析方法,一种新的蛋白质分析方法。他说:“这是一项非常重要的工作,因为我们的工作主要集中在以下几个方面:首先,我们需要的是更多的信息。这是一种很好的方法,但算法很难实现,也就是说,我们找到了最好的办法。
英文摘要
Ziel des vorliegenden Antrags ist es, die Grundlage für eine völlig neue Technologie zur effizienten Analyse enormer sequenzbasierter Datenmengen zu schaffen. Es soll mit diesem Antrag eine grundsätzliche Verbindung existierender mathematischer Methoden sowohl aus dem Bereich der digitalen Bildanalyse als auch den allgemeinen signaltheoretischen Ansätzen zur Lösung abstrakter Problemstellungen digitaler (auch elektronisch arbeitender) Filter mit einer aktuellen Fragestellung der Bioinformatik geschaffen werden (Auffinden von Sequenzähnlichkeiten). Das generelle Potential der zu entwickelnden Technologie liegt in einer erheblichen Geschwindigkeitssteigerung für die jeweiligen Analysen einerseits und in völlig neuen Fragestellungen bzw. Methoden zur Informationsgewinnung andererseits. Die beschriebene Methode ist nicht nur in der Lage, DNA- oder Proteinsequenzen zu analysieren, sondern darüber hinaus jede Form sequenzbasierter Information, wenn diese aus Einheiten besteht, die in einen logischen Zusammenhang gebracht werden können. Auch für das Assembly einer großen Anzahl von Informationsfragmenten, wie sie beispielsweise in Shotgun-organisierten Datenbeständen (ganzer Genome) vorliegen, kann die Methode angewendet werden. Eine weitere erhebliche Beschleunigung der Methode soll durch den Transfer der Algorithmen in ein elektronisches Hardwarenetzwerk erfolgen, um einen Ausweg aus rechnerbasierten Restriktionen zu finden.
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