Modern teknik med hög genomströmning i sekvenser kan generera DNA-sekvenser i en ständigt ökande takt. Parallellt med den minskande experimentella tid och kostnad som krävs för att producera DNA-sekvenser, ökar beräkningskraven för analys och lagring av sekvenserna kraftigt. Kompression är en viktig teknik för att hantera denna utmaning. Nyligen, referentiella komprimeringssystem, lagring bara skillnaderna mellan en att-be-komprimerad ingång och en känd referenssekvens, fick en hel del intresse i detta område. Minneskraven för de nuvarande algoritmerna är dock höga och körtiderna är ofta långsamma. I detta dokument föreslår vi en adaptiv, parallell och mycket effektiv referenssekvenskompressionsmetod som möjliggör finjustering av avvägningen mellan erforderligt minne och kompressionshastighet. Vid användning av 12 MB minne, vår metod är för mänskliga genom på-par med de bästa tidigare algoritmer i termer av kompressionsförhållande (400:1) och kompressionshastighet. Däremot komprimerar den ett komplett mänskligt genom på bara 11 sekunder när den förses med 9 GB huvudminne, vilket är nästan tre gånger snabbare än den bästa konkurrenten samtidigt med mindre huvudminne.
REF föreslog en algoritm för handel mellan minnesförbrukning och komprimeringshastighet.
Adaptive efficient compression of genomes
{'venue': 'Algorithms for Molecular Biology', 'journal': 'Algorithms for Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}