Диссертация состоит из 5 разделов и посвящена разработке инструмента оценки качества геномного материала на платформе для работы с Big Data. В работе дано общее описание процесса секвенирования геномных данных. Проведен обзор существующих инструментов оценки качества секвенированных данных и обзор платформ для работы с Big Data. Поставлена задача реализации алгоритмов инструмента оценки качества FastQC на платформе Apache Spark для работы с Big Data. Для решения поставленной задачи описана архитектура приложения. По архитектуре реализовано приложение, выполняющее поставленную задачу. Приведены результаты замеров производительности разработанного приложения.

The dissertation consists of five sections and dedicated to creating a tool for genomic material quality control on the platform for work with Big Data. This paper gives a general description of sequencing process of genome material. Perform review of existing tools for genome material quality control and review of platforms for work with Big Data. Posed task of realization algorithms from quality control tool FastQC on platform Apache Spark for work with Big Data. For solving problem described architecture of program. Based on described architecture created application for solve problem. Report the results of the performance measurements of the developed application.