Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
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, 2018, том 13, выпуск Suppl., страницы t1–t16
DOI: https://doi.org/10.17537/2018.13.t1
(Mi mbb359)
 

Эта публикация цитируется в 10 научных статьях (всего в 10 статьях)

Переводы опубликованных статей

Big Data in bioinformatics
[Большие данные в биоинформатике]

N. N. Nazipovaa, E. A. Isaevb, V. V. Kornilovb, D. V. Pervukhinb, A. A. Morozovac, A. A. Gorbunovb, M. N. Ustinina

a Institute of Mathematical Problems of Biology RAS - the Branch of Keldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences
b National Research University "Higher School of Economics"
c The Union of Enterprises the Central Scientific and Production Association "CASCADE"
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.33P
The study was partially supported by RFBR grants 15-07-05783 (N.N.N), 16-07-00937 and 16-07-01000 (U.M.N) and the Program of Fundamental Scientific Research of the Presidium of the Russian Academy of Sciences I.33P. (U.M.N).
Материал поступил в редакцию 16.03.2018, опубликован 03.04.2018
Тип публикации: Статья
УДК: 004.9:004.9:004.8:577.21
Язык публикации: английский
Образец цитирования: N. N. Nazipova, E. A. Isaev, V. V. Kornilov, D. V. Pervukhin, A. A. Morozova, A. A. Gorbunov, M. N. Ustinin, “Big Data in bioinformatics”, Матем. биология и биоинформ., 13, Suppl. (2018), t1–t16
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NazIsaKor18}
\by N.~N.~Nazipova, E.~A.~Isaev, V.~V.~Kornilov, D.~V.~Pervukhin, A.~A.~Morozova, A.~A.~Gorbunov, M.~N.~Ustinin
\paper Big Data in bioinformatics
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2018
\vol 13
\pages t1--t16
\issueinfo Suppl.
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb359}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2018.13.t1}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb359
  • https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v13/i3/p1
    Перевод статьи
    • Большие данные в биоинформатике
      Н. Н. Назипова, Е. А. Исаев, В. В. Корнилов, Д. В. Первухин, А. А. Морозова, А. А. Горбунов, М. Н. Устинин
      Матем. биология и биоинформ., 2017, 12:1, 102–119
    Эта публикация цитируется в следующих 10 статьяx:
    1. Ankush Joshi, Gesu Thakur, Vikash Kumar, Yashvir Singh, Deepika Joshi, Studies in Big Data, 154, Cyber-Physical Systems Security, 2025, 259  crossref
    2. Orkid Coskuner-Weber, Semih Alpsoy, Ozgur Yolcu, Egehan Teber, Ario de Marco, Spase Shumka, “Metagenomics studies in aquaculture systems: Big data analysis, bioinformatics, machine learning and quantum computing”, Computational Biology and Chemistry, 118 (2025), 108444  crossref
    3. Ayoub Yahiaoui, Abderrazak Khediri, Hama Soltani, Hakim Bendjenna, Mohamed Ridda Laouar, Mounir Achouri, Lecture Notes in Networks and Systems, 982, 13th International Conference on Information Systems and Advanced Technologies “ICISAT 2023”, 2024, 144  crossref
    4. Ajay Sharma, Tarun Pal, Utkarsha Naithani, Gaurav Gupta, Varun Jaiswal, Intelligent Data Analytics for Bioinformatics and Biomedical Systems, 2024, 265  crossref
    5. N.N. Nazipova, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 9, Proceedings of the International Conference “Mathematical Biology and Bioinformatics”, 2022  crossref
    6. Mahi Sharma, Shuvhra Mondal, Sudeshna Bhattacharjee, Neetu Jabalia, Health Information Science, Computational Intelligence in Healthcare, 2021, 343  crossref
    7. Н. Н. Назипова, “Разнообразие некодирующих РНК в геномах эукариот”, Матем. биология и биоинформ., 16:2 (2021), 256–298  mathnet  crossref  elib
    8. Razika Driouche, Advances in Intelligent Systems and Computing, 1103, Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD'2019), 2020, 385  crossref
    9. F. Celesti, A. Celesti, A. Galletta, M. Fazio, M. Villari, “Optimizing the research of dna sequences in a nosql document database: a preliminary study”, 2019 IEEE Symposium on Computers and Communications (Iscc), IEEE Symposium on Computers and Communications Iscc, IEEE, 2019, 1153–1158  isi
    10. Fabrizio Celesti, Antonio Celesti, Antonino Galletta, Maria Fazio, Massimo Villari, 2019 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2019, 1153  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:692
    PDF полного текста:340
    Список литературы:70
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025