Treballs Fi de Grau> Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Faster partitioning of genomic sequences using data lakes

  • Dades identificatives

    Identificador: TFG:5676
    Handle: http://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG5676
  • Autors:

    Bourramouss, Ayman
  • Altres:

    Data d'alta al repositori: 2023-02-09
    Resum: Particionado de secuencias y referencias genómicas mediante el uso de data lakes, faas y serverless. Uso de data lakes para proveer datos sobre secuencias, mientras que se utiliza el modelo de map-reduce para particionar las referencias Particionat de seqüències i referències genòmiques mitjançant l'ús de data lakes, faas i serverless. Ús de data lakes per a proveir dades sobre seqüències, mentre que s'utilitza el model de map-redueix per a particionar les referències.
    Matèria: Computació en núvol
    Idioma: spa
    Àrees temàtiques: Ingeniería informática Computer engineering Enginyeria informàtica
    Departament: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
    Estudiant: Bourramouss, Ayman
    Curs acadèmic: 2021-2022
    Títol en diferents idiomes: Particionat de seqüències genòmiques utilitzant data lakes Faster partitioning of genomic sequences using data lakes Particionado de secuencias genómicas utilizando data lakes
    Data de la defensa del treball: 2022-09-16
    Drets d'accés: info:eu-repo/semantics/openAccess
    Paraules clau: particionat, mapreduce, serverless,faas,map,lithops,aws,sra,ncbi partitioning, mapreduce, serverless,faas,map,lithops,aws,sra,ncbi particionado, mapreduce, serverless,faas,map,lithops,aws,sra,ncbi
    Confidencialitat: No
    Crèdits del TFG: 12
    Títol en la llengua original: Faster partitioning of genomic sequences using data lakes
    Director del projecte: García López, Pedro Antonio
    Ensenyament(s): Enginyeria Informàtica
    Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)
  • Paraules clau:

    Ingeniería informática
    Computer engineering
    Enginyeria informàtica
    Computació en núvol
  • Documents:

  • Cerca a google

    Search to google scholar