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吉安卡洛，R。;D.斯卡特罗。;F.乌特罗。

计算生物学中的文本数据压缩：算法技术。 （英语） Zbl 1298.68087号

计算。科学。版次。 第6期，第1期，第1-25期（2012年）.
摘要：在最近的一次审查中[R.吉安卡洛等，“计算生物学中的文本数据压缩：概要”，生物信息学25，1575-1586（2009；doi:10.1093/bioinformatics/btp117)]本文首先系统地组织和介绍了文本数据压缩对生物数据分析的影响。它的主要重点是系统介绍生物信息学和计算生物学的关键领域，其中使用了压缩技术，并介绍了如何将信息理论中的著名概念应用于生物数据的成功处理。令人惊讶的是，数据压缩的使用在计算生物学中非常普遍。从这一点开始，这篇附带评论的重点是计算生物学中使用数据压缩所涉及的计算方法。事实上，尽管人们会预料到特别的压缩技术适应于生物数据，统一和同质的算法方法正在出现。此外，考虑到基于并行测序的实验是生物研究的未来，数据压缩技术是少数能够成功处理其产生的大量序列数据的候选技术之一；尽管到目前为止，只有在存储和索引方面，分析仍然是一个挑战。因此，这两篇互为补充的综述被认为是计算机科学家了解计算生物学带来的许多计算挑战的有用起点，在这些挑战中，信息科学的核心思想已经产生了重大影响。

引用于5文件

MSC公司：

68页30 编码和信息理论（压缩、压缩、通信模型、编码方案等）（计算机科学方面）
第68页，共15页 数据库理论
68吨10 模式识别、语音识别
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68问题30 算法信息理论（Kolmogorov复杂性等）
92D20型 蛋白质序列，DNA序列
68-02 与计算机科学有关的研究展览会（专著、调查文章）
92-08 生物问题的计算方法

关键词：

数据压缩理论;数据压缩实践;无对齐序列比较;熵;哈夫曼编码;隐马尔可夫模型;科尔莫戈洛夫复杂性;Lempel-Ziv压缩机;最小描述长度原则;生物信息学中的模式发现;生物网络的逆向工程;序列比对

软件：

CDNA公司;DNA压缩;KEGG公司;香皂;NeoBio公司;RNA压缩;群集验证;ProCKSI公司;阿拉斯加州;Samtools公司;拉根
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Giancarlo}等人，计算。科学。第6版，第1号，1--25（2012年；Zbl 1298.68087）
全文： 内政部

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