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深度扩增测序数据的快速并行级联聚类算法

基因深度扩增测序是微生物宏基因组学和精准医学的主流探测技术之一。针对基因深度扩增测序数据聚类处理问题,先后提出了伪度量空间分割树快速级联聚类算法ESPRIT-Tree及多节点并行可扩展的快速聚类算法ESPRIT-Forest,首次实现近线性时间复杂度的快速级联算法并行化,并在理论上证明了该算法与传统级联聚类算法的等效性。应用该算法成功处理了人类微生物基因组全部16S序列测序数据,将处理时间由数月之长缩短到40小时之内。相关成果在Nucleic Acids Research, PLOS Computational Biology等计算生物学顶级期刊发表,获得引用400余次。

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