基于Spark的L1-BC算法在关键蛋白质检测中的应用

• 作者: 孙永奇 秦朝 胡德祺
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Spark 分布式计算 关键蛋白质检测 介数中心性
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 234-240
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1708-0299

摘要

Spark作为当今大数据领域的分布式处理框架,在各个领域的应用越来越广泛.在关键蛋白质预测中,基于蛋白质相互作用网络拓扑结构的介数中心(BC)指标有着很好的预测效果,提出一种新的L1-BC指标,不仅能区分一些BC指标值相同的蛋白质,还能通过取子图计算体现出蛋白质的局部特性,实验结果表明该指标能够提高关键蛋白质的预测精度.基于Spark平台实现了L1-BC指标的并行计算算法,通过累加器和广播变量使得内存得到极大的优化,在数据集YDIP上的实验结果表明,基于Spark的L1-BC算法的加速比达到了94.31％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙永奇	北京交通大学计算机与信息技术学院	9	9	1.0	3.0
2	胡德祺	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0
3	秦朝	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0