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Mining Mountains of Data: Organizing All Atom Molecular Dynamics Protein Simulation Data into SQL and OLAP Cubes.

机译:挖掘数据山:将所有原子分子动力学蛋白质模拟数据组织成SQL和OLAP多维数据集。

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摘要

Across scientific disciplines, the ability to generate, collect, and store data has outpaced the ability to make sense of them. Methods and technology exist today for working with extremely large data sets, yet the most common data organization paradigm in science is to create files, in some cases millions of files, and store them in file systems. Despite the best intentions, these repositories quickly become disorganized, fragile, and difficult to manage; hindering mining and exploitation of the data they contain. This is fundamentally an informatics problem, and here I present the design of a very large scale repository to organize and mine molecular dynamics simulation data.
机译:在各个科学学科中,生成,收集和存储数据的能力已经超过了理解它们的能力。如今,存在用于处理超大型数据集的方法和技术,但是科学中最常见的数据组织范例是创建文件(在某些情况下为数百万个文件),并将其存储在文件系统中。尽管有最佳意图,但这些存储库很快变得杂乱无章,脆弱且难以管理。阻碍了对它们包含的数据的挖掘和利用。从根本上讲,这是一个信息学问题,在这里,我将介绍一个大型知识库的设计,以组织和挖掘分子动力学模拟数据。

著录项

  • 作者

    Simms, Andrew M.;

  • 作者单位

    University of Washington.;

  • 授予单位 University of Washington.;
  • 学科 Biology Bioinformatics.;Computer Science.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2011
  • 页码 124 p.
  • 总页数 124
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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