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MapReduce implementation of a hybrid spectral library-database search method for large-scale peptide identification

机译:大规模谱图识别的混合光谱库-数据库搜索方法的MapReduce实现

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摘要

>Summary: A MapReduce-based implementation called MR-MSPolygraph for parallelizing peptide identification from mass spectrometry data is presented. The underlying serial method, MSPolygraph, uses a novel hybrid approach to match an experimental spectrum against a combination of a protein sequence database and a spectral library. Our MapReduce implementation can run on any Hadoop cluster environment. Experimental results demonstrate that, relative to the serial version, MR-MSPolygraph reduces the time to solution from weeks to hours, for processing tens of thousands of experimental spectra. Speedup and other related performance studies are also reported on a 400-core Hadoop cluster using spectral datasets from environmental microbial communities as inputs.>Availability: The source code along with user documentation are available on .>Contact: ; >Supplementary Information: are available at Bioinformatics online.
机译:>摘要:提出了一种基于MR-MSPolygraph的基于MapReduce的实现,用于并行化质谱数据中的肽段。底层的串行方法MSPolygraph使用一种新颖的混合方法将实验光谱与蛋白质序列数据库和光谱库的组合进行匹配。我们的MapReduce实施可以在任何Hadoop集群环境上运行。实验结果表明,相对于串行版本,MR-MSPolygraph将处理时间从数周缩短至数小时,可处理成千上万的实验光谱。还报告了一个400核Hadoop集群上的加速和其他相关性能研究,其中使用了来自环境微生物群落的光谱数据集作为输入。>可用性:源代码和用户文档位于。> :; >补充信息:可在线访问生物信息学。

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