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Improving the Compact Bit-Sliced Signature Index COBS for Large Scale Genomic Data

Ferizovic, Daniel

Abstract:
In this thesis we investigate the potential for improving the Compact Bit-Sliced Signature Index (COBS) [BBGI19] for large scale genomic data. COBS was developed by Bingmann et al. and is an inverted text index based on Bloom filters. It can be used to index k-mers of DNA samples or q-grams of plain text data and is queried using approximate pattern matching based on the k-mer (or q-gram) profile of a query. In their work Bingmann et al. demonstrated a couple of advantages COBS has over other state of the art approximate k-mer-based indices, some of which are extraordinary fast query and construction times, but as well as the fact that COBS can be constructed and queried even if the index does not fit into main memory. ... mehr

Abstract (englisch):
In dieser Arbeit untersuchen wir verschiedene Möglichkeiten den kompakten bit-transponierten Signaturindex COBS [BBGI19] bei der Anwendung für Genomdatenbanken zu verbessern. COBS wurde von Bingmann et al. entwickelt und ist ein invertierter Textindex basierend auf Bloomfiltern. Der Hauptanwendungsbereich von COBS ist die Indizierung von Nukleotidfolgen die durch DNA-Sequenzierung gewonnen wurden. Er kann jedoch auch als allgemeiner Textindex benutzt werden. COBS beantwortet Anfragen durch einen approximativen Musterabgleich indem er sich die k-mer (oder q-gram) Profile der Anfragen zu nutze macht. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000121162
Veröffentlicht am 10.07.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2020
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000121162
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Master
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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