【摘 要】
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在大数据时代,DNA测序技术的飞速发展导致基因组序列的产量猛增。这些基因组序列数据使通过基因组系统发育树重建的方法来解决物种的起源与进化问题成为可能。然而,由于各种
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在大数据时代,DNA测序技术的飞速发展导致基因组序列的产量猛增。这些基因组序列数据使通过基因组系统发育树重建的方法来解决物种的起源与进化问题成为可能。然而,由于各种原因,传统的基于序列比对的方法无法应对这种局面,包括基于序列比对算法的过高的时间复杂度、基因组序列的量太大和远源关系的存在等·近三十年来,许多无比对的方法已经被提出用于系统发育树重建。但是,在这些方法中仍然存在着一些难题,包括要求大量的计算机内存和CPU时间,存在冗余计算。本文用压缩向量、指纹和可扩展的内存管理的思想来应对这些难题.基于这些思想而研发出DLTree算法被用于基于全基因组的系统发育树分析,在公共测试数据集上,经过和其他方法的比较,证明DLTree算法更高效和准确地用于系统发育树重建。
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