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MrsRF: an efficient MapReduce algorithm for analyzing large collections of evolutionary trees

机译:MrsRF:一种有效的MapReduce算法用于分析进化树的大量集合

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摘要

BackgroundMapReduce is a parallel framework that has been used effectively to design large-scale parallel applications for large computing clusters. In this paper, we evaluate the viability of the MapReduce framework for designing phylogenetic applications. The problem of interest is generating the all-to-all Robinson-Foulds distance matrix, which has many applications for visualizing and clustering large collections of evolutionary trees. We introduce MrsRF (MapReduce Speeds up RF), a multi-core algorithm to generate a t × t Robinson-Foulds distance matrix between t trees using the MapReduce paradigm.
机译:BackgroundMapReduce是一个并行框架,已被有效地用于为大型计算集群设计大规模并行应用程序。在本文中,我们评估了MapReduce框架设计系统发育应用程序的可行性。感兴趣的问题是生成所有罗宾逊-富尔兹距离矩阵,该矩阵具有许多用于可视化和聚类大量进化树的应用程序。我们引入了MrsRF(MapReduce加速RF),这是一种多核算法,使用MapReduce范式在t树之间生成t×t Robinson-Foulds距离矩阵。

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