title: Lossless genome data compression using V-gram
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гуральник Роман Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Guralnik Roman Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Навваби Саманэ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Navvabi Samane
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Косовская Татьяна Матвеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kosovskaa Tatana Matveevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069030
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40206
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Технология высокопроизводительного секвенирования, разработанная в последние годы, позволила общественности получить большой объем геномных данных, что вызвало серьезные опасения по поводу стоимости хранения как эффективного алгоритма сжатия данных. Геномные данные до сих пор остаются нерешенной проблемой в исследованиях геномных данных. В этой статье предложен алгоритм сжатия геномных данных без потерь с использованием V-граммы с помощью построения словаря из последовательных данных на основе машинного обучения без присмотра и прогнозирования следующих символов. В результате мы получили степень сжатия 24%.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The high-throughput sequencing technology developed in recent years has enabled the public to obtain a large amount of genomic data, which has caused serious concern about the storage cost as an effective data compression algorithm. Genomic data is still an unresolved problem in genomic data research.This paper proposed a lossless Genome Data Compression Algorithm using V-gram with the help of constructing a dictionary out of sequential data, based on Unsupervised machine learning and predicting next Characters. As a result, we got a 24% Compression rate.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data Compression · v-gram · Big Data · Unsupervised Ma- chine Learning
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data Compression · v-gram · Big Data · Unsupervised Ma- chine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Lossless genome data compression using V-gram
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сжатие данных генома без потерь с использованием V-грамма
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: ____Samaneh_Navvabi__RUSSIAN_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40206/2/____Samaneh_Navvabi__RUSSIAN_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 229,61 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Samane.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40206/3/reviewSV_Otzyv_Samane.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 77 kB