抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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生物学的データは主にデオキシリボ核酸(DNA)と蛋白質配列から成る。これらはヒトの全細胞に存在する生体分子である。DNAの自己複製特性のため,それはすべての呼吸特性に存在する遺伝材料の重要な構成である。この生体分子(DNA)は,全てのヒト化生活の運用および拡大に対する遺伝的材料義務を理解する。単一人のDNAデータを節約するために,10CD-ROMを必要とする。さらに,このサイズは絶えず増加し,ますます多くのシーケンスが公開データベースに追加されている。配列データにおけるこの豊富な増加は,このデータからの正確な情報抽出における挑戦を生じる。多くのデータ解析と可視化ツールはこの膨大な量のデータの処理を支持しない。DNAおよび蛋白質配列のサイズを減らすために,多くの科学者は,圧縮またはgzip,Context Tree Weighting(CTW),Lampel Ziv Welch(LZW),演算符号化,ランレングス符号化および置換法などの様々なタイプの配列圧縮アルゴリズムを導入した。これらの技術は生物学的データセットの体積を最小化するのに十分に貢献した。一方,従来の圧縮技術は,これらのタイプの逐次データの圧縮にあまり適していない。本論文では,大量のDNA配列データの圧縮のための多様なタイプの技術を調査した。本論文では,技法の解析は,効率的な技術がシーケンスのサイズを低減するだけでなく,情報損失も回避することを明らかにする。既存の研究のレビューも,DNA配列の圧縮が,貯蔵効率およびデータ伝送の改善に加えて,DNAデータの重要な特性を理解するために重要であることを示した。さらに,蛋白質配列の圧縮は研究コミュニティの課題である。これらの圧縮アルゴリズムの評価の主要なパラメータは,圧縮比,実行時間複雑性などを含んでいる。【JST・京大機械翻訳】
