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宏基因組序列組裝在計算和內存上面臨著巨大挑戰。 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的數十億測序片段聚類提供了一種可擴展的解決方案。但是， Sparc算法參數的設置是一項非常具有挑戰性的工作。 Sparc算法擁有許多對算法性能有著很大影響的超參數，選擇合適的超參數集對于充分發揮 Sparc算法的性能來說是至關重要的。為了提高 Sparc算法的性能，探索了一種基于樹狀結構 Parzen估計方法（TreParκ en estimator，TPE）的超參數優化方法，其能夠利用先驗知識髙效地調節參數，并通過減少計算任務加速尋找最優參數，達到最佳聚類效果，從而避免昂貴的參數探索。對長序列片段（ Pacbio）和短序列片段（CAMI2）進行實驗，結果表明，該方法在改善 Sparo算法性能方面有著良好的效果。
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