这里分享了经过改进的steger算法的实现代码,使用matlab编写,方便大家学习和使用。
优化的核心算法实现及其直接运行
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BWA核心算法解析
bwa 的核心算法,用的是Burrows-Wheeler 变换这一套压缩思路,巧妙又高效。原理不难,核心就在于先压再比,省内存、快得多,适合现在测序搞出来那种超长的 DNA 序列。
算法思路比较像排序里的“先把问题变得规整”,它把序列预后搞成个压缩结构,再用个叫FM-index的玩意来快速比对。说白了,就是用最少的资源,把事办了。你要是搞过大规模比对,肯定知道内存和速度有多要命。
bwa里还有个操作挺妙,叫“后缀数组配合 BWT”。听着拗口,其实本质就是节省空间用法,适合上百 GB 的基因数据那种场景。对了,它对长读长支持也不错,不是那种只适配短片段的。
哦对,文章里提到的是《Fast and
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高清PPT演示文稿,助力深入理解。
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统计学习的核心算法、Lasso、稀疏建模这些都有讲,像支持向量机、Boosting 也都有提到。讲得比较系统,适合你做算法原理或者准备走科研路线的场景。
不过说实话,这本书对数学要求挺高,线性代数、概率论、高数都要跟得上。建议你先补一下基础,比如可以看看机器学习数学基础那篇,把数学铺垫好。
有意思的是,它对 R 语言也有点支持,如果你平时用 R,可以顺手看看统计
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