L3容 定义了简单、直观的查询话言:基于分区的 级结构查询 识别不同的算法,有效地估计查询 由于查询和分区选择,算法选择对查询的执行有突 出的影响 查询优化框 架 基于查询和数据特征选择最优查询计划 直方图:精确、空间小 在 Periscope、 ORDBMS上实现: 现实数据集。检验算法 高效
1.3 内容 • 定义了简单、直观的查询语言：基于分区的二 级结构查询 • 识别不同的算法，有效地估计查询。 – 由于查询和分区选择，算法选择对查询的执行有突 出的影响 • 查询优化框架： – 基于查询和数据特征选择最优查询计划 – 直方图：精确、空间小 • 在Periscope、ORDBMS上实现： – 现实数据集、检验算法 – 高效
2.)蛋白质格式( format 依赖于预测工具 大部分已知蛋自质的二级结构都是预测度量 准确率:60%70% Predator:单氨基酸序列的残杀氢的识别 65%;机运行 蛋白质名,氨基酸长度,主结构,预测的三级结构 name: t2 1296 id: 1 ⊥ ength:554 primary structure: GQI SDSIEEKRGFFSTKR secondary structure: HLLLLLLLLLLHHHEEEE probability: 855577763445449476. Figure 1: Sample protein
2. 蛋白质格式（format) 依赖于预测工具 – 大部分已知蛋白质的二级结构都是预测度量 – 准确率：60%－70% – Predator：单氨基酸序列的残余氢的识别 • 65%；本机运行 – 蛋白质名，氨基酸长度，主结构，预测的二级结构 –