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J-GLOBAL ID：202202235891570269   整理番号：22A0446574

V-Gramを用いた無損失ゲノムデータ圧縮【JST・京大機械翻訳】

Lossless Genome Data Compression Using V-Gram

著者 (3件)： Navvabi Samaneh (Saint Petersburg State University, St. Petersburg, Russia) ,  Najafi Oshnari Mojtaba (Saint Petersburg State University, St. Petersburg, Russia) ,  Novikov Boris (Saint Petersburg State University, St. Petersburg, Russia)
資料名： Springer Proceedings in Physics  (Springer Proceedings in Physics)
巻： 268  ページ： 141-149  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5066A  ISSN： 0930-8989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年開発された高スループット配列決定技術は,大量のゲノムデータを得ることを可能にし,有効なデータ圧縮アルゴリズムとして貯蔵コストに関する重大な懸念を引き起こした。ゲノムデータはゲノムデータ研究における未解決の問題である。本論文は,非監督機械学習と次のCharactersの予測に基づいて,逐次データから辞書を作成することの助けを借りて,Vグラムを用いた無損失ゲノムデータ圧縮アルゴリズムを提案した。その結果,24%の圧縮率を得た。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧縮率 ,  アルゴリズム ,  *ゲノム ,  *データ圧縮 ,  機械学習
準シソーラス用語： ハイスループット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データ圧縮 ,  V-Gram ,  ビッグデータ ,  教師なし機械学習

分類 (2件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無損失 ,  ゲノム ,  データ圧縮