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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W28171850> ?p ?o ?g. }

• W28171850 abstract "La genomique comparee est essentiellement une forme de fouille de donnees dans des grandes collections de relations n-aires. La croissance du nombre de genomes sequences cree un stress sur la genomique comparee qui croit, au pire geometriquement, avec la croissance en donnees de sequence. Aujourd'hui meme des laboratoires de taille modeste obtient, de facon routine, plusieurs genomes a la fois - et comme des grands consortia attend de pouvoir realiser des analyses tout-contre-tout dans le cadre de ses strategies multi-genomes. Afin d'adresser les besoins a tous niveaux il est necessaire de repenser les cadres algorithmiques et les technologies de stockage de donnees utilises pour la genomique comparee. Pour repondre a ces defis de mise a l'echelle, dans cette these nous developpons des methodes originales basees sur les technologies NoSQL et MapReduce. A partir d'une caracterisation des sorts de donnees utilises en genomique comparee et d'une etude des utilisations typiques, nous definissons un formalisme pour le Big Data en genomique, l'implementons dans la plateforme NoSQL Cassandra, et evaluons sa performance. Ensuite, a partir de deux analyses globales tres differentes en genomique comparee, nous definissons deux strategies pour adapter ces applications au paradigme MapReduce et derivons de nouveaux algorithmes. Pour le premier, l'identification d'evenements de fusion et de fission de genes au sein d'une phylogenie, nous reformulons le probleme sous forme d'un parcours en parallele borne qui evite la latence d'algorithmes de graphe. Pour le second, le clustering consensus utilise pour identifier des familles de proteines, nous definissons une procedure d'echantillonnage iterative qui converge rapidement vers le resultat global voulu. Pour chacun de ces deux algorithmes, nous l'implementons dans la plateforme MapReduce Hadoop, et evaluons leurs performances. Cette performance est competitive et passe a l'echelle beaucoup mieux que les algorithmes existants, mais exige un effort particulier (et futur) pour inventer les algorithmes specifiques." @default.
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