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宏基因組序列組裝在計算和內(nèi)存上面臨著巨大挑戰(zhàn)。 Sparc（ Spark Reads Clustering）是基于 Apache Spark的宏基因組序列片段聚類算法，為來自下一代測序技術(shù)的數(shù)十億測序片段聚類提供了一種可擴展的解決方案。但是， Sparc算法參數(shù)的設(shè)置是一項非常具有挑戰(zhàn)性的工作。 Sparc算法擁有許多對算法性能有著很大影響的超參數(shù)，選擇合適的超參數(shù)集對于充分發(fā)揮 Sparc算法的性能來說是至關(guān)重要的。為了提高 Sparc算法的性能，探索了一種基于樹狀結(jié)構(gòu) Parzen估計方法（TreParκ en estimator，TPE）的超參數(shù)優(yōu)化方法，其能夠利用先驗知識髙效地調(diào)節(jié)參數(shù)，并通過減少計算任務(wù)加速尋找最優(yōu)參數(shù)，達到最佳聚類效果，從而避免昂貴的參數(shù)探索。對長序列片段（ Pacbio）和短序列片段（CAMI2）進行實驗，結(jié)果表明，該方法在改善 Sparo算法性能方面有著良好的效果。
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