Математическая биология и биоинформатика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. биология и биоинформ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическая биология и биоинформатика, 2017, том 12, выпуск 1, страницы 102–119
DOI: https://doi.org/10.17537/2017.12.102
(Mi mbb283)
 

Эта публикация цитируется в 7 научных статьях (всего в 7 статьях)

Информационные и вычислительные технологии в биологии и медицине

Большие данные в биоинформатике

Н. Н. Назиповаa, Е. А. Исаевb, В. В. Корниловb, Д. В. Первухинb, А. А. Морозоваc, А. А. Горбуновb, М. Н. Устининa

a Институт математических проблем биологии РАН – филиал Федерального государственного учреждения "Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук", Пущино
b Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
c Союз предприятий Центральное научно-производственное объединение «КАСКАД», Москва
Список литературы:
Аннотация: Секвенирование человеческого генома началось в 1994 году. Понадобилось 10 лет работы многих научных коллективов для того, чтобы получить черновую последовательность ДНК человека. Современные технологии секвенирования позволяют получать геном конкретного человека за несколько дней. Обсуждаются успехи современной биоинформатики, связанные с появлением высокопроизводительных платформ секвенирования, которые не только способствовали расширению возможностей различных направлений биологии и других смежных наук, но и породили феномен больших данных. Обосновывается необходимость разработки новых технологий и методов для организации хранения, управления, анализа и визуализации больших данных. Современная биоинформатика столкнулась не только с проблемой больших данных, но и с огромным разнообразием методов обработки и представления, одновременным существованием различных программных средств и форматов данных. Обсуждаются пути решения возникших проблем, в частности путем использования наработок работы с большими данными из других областей современной жизни, таких как сетевой анализ и анализ деловых данных. Новые системы управления базами данных, отличные от реляционных, помогут решить проблему хранения больших данных и обеспечения приемлемого времени выполнения поисковых запросов. Новые технологии программирования, такие, как обобщенное программирование и визуальное программирование призваны решить проблему разнообразия форматов геномных данных и обеспечить возможность оперативного создания собственных скриптов для обработки данных.
Ключевые слова: большие данные, Big Data, NGS, секвенирование генома, IT-технологии, биоинформатика, обобщенное программирование, визуальное программирование, нереляционные системы управления базами данных, NoSQL системы, Hadoop, MapReduce.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 15-07-05783_а
16-07-00937_а
16-07-01000_а
Российская академия наук - Федеральное агентство научных организаций I.33П
Исследование частично поддержано грантами РФФИ №15-07-05783 (Н.Н.Н.), 16-07-00937 и 16-07-01000 (У.М.Н.) и Программой фундаментальных научных исследований президиума РАН I.33П. (У.М.Н.).
Материал поступил в редакцию 21.12.2016, опубликован 10.03.2017
Тип публикации: Статья
УДК: 004.9:004.9:004.8:577.21
Образец цитирования: Н. Н. Назипова, Е. А. Исаев, В. В. Корнилов, Д. В. Первухин, А. А. Морозова, А. А. Горбунов, М. Н. Устинин, “Большие данные в биоинформатике”, Матем. биология и биоинформ., 12:1 (2017), 102–119
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NazIsaKor17}
\by Н.~Н.~Назипова, Е.~А.~Исаев, В.~В.~Корнилов, Д.~В.~Первухин, А.~А.~Морозова, А.~А.~Горбунов, М.~Н.~Устинин
\paper Большие данные в биоинформатике
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2017
\vol 12
\issue 1
\pages 102--119
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb283}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2017.12.102}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb283
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v12/i1/p102
    Перевод статьи
    • Big Data in bioinformatics
      N. N. Nazipova, E. A. Isaev, V. V. Kornilov, D. V. Pervukhin, A. A. Morozova, A. A. Gorbunov, M. N. Ustinin
      Матем. биология и биоинформ., 2018, 13:Suppl., 1–16
    Эта публикация цитируется в следующих 7 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:442
    PDF полного текста:168
    Список литературы:43
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024