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基于GPU的大规模基因片段并行匹配的方法
引用本文:丁莎,赵士元,林涛.基于GPU的大规模基因片段并行匹配的方法[J].四川大学学报(自然科学版),2017,54(2):280-286.
作者姓名:丁莎  赵士元  林涛
作者单位:四川大学,四川大学锦江学院,四川大学
基金项目:四川省科技厅支撑项目(2012GZ0091;2013GZX0138);四川大学青年教师科研启动基金2015SCU11050)
摘    要:后缀树和后缀数组广泛用于生物信息学领域中,特别是通过启发式算法在对DNA基因片段进行匹配的阶段.本文提出了在GPU的平台下,利用多核和超多核体系构成的后缀树以及后缀数组并行匹配大规模基因片段,从而加速基因搜索匹配过程.相对于后缀树,后缀数组二分搜素算法具有内存占用少,缓存使用率高等优点.在GPU的性能评估中,后缀数组执行效率明显超过后缀树,后缀数组占用的空间仅为后缀树的20%~30%.相对于CPU的串行实现,后缀树组达到了约99倍的加速比.实验结果表明在基因片段匹配的过程中,基于GPU的后缀数组二分搜索是一种高效且实用的方法.

关 键 词:后缀数组  后缀树    GPU    基因片段匹配  并行
收稿时间:2016/7/1 0:00:00
修稿时间:2016/7/20 0:00:00

The new approach of multiple genome sequence matching based on GPU
DING Sh,ZHAO Shi-Yuan and LIN Tao.The new approach of multiple genome sequence matching based on GPU[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2017,54(2):280-286.
Authors:DING Sh  ZHAO Shi-Yuan and LIN Tao
Institution:College of Computer Science, Sichuan University; College of Computer Science, Jinjiang College of Sichuan University,College of Computer Science, Jinjiang College of Sichuan University and College of Computer Science, Sichuan University
Abstract:
Keywords:suffix array  suffix tree  GPU  genome sequence matching  parallel
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