SW#：基因组尺度上支持 GPU 的精确比对
分布式、并行与集群计算
2013-04-23 v1 计算工程、金融与科学
基因组学
摘要
序列比对是生物信息学中最古老且最著名的问题之一。即使在 45 年后的今天，出于各种原因，该问题仍然具有现实意义；目前的解决方案在执行时间、内存消耗和准确性之间进行权衡。我们提出了 SW#，这是一种新的支持 CUDA GPU 且内存高效的动态规划算法实现，用于局部比对。在该实现中，插入缺失使用仿射空位模型进行处理。虽然存在其他 Smith-Waterman 算法的 GPU 实现，但 SW# 是唯一公开可用的能够在基因组尺度上产生序列比对的实现。对于长序列，我们的实现比同一算法的 CPU 版本快至少几百倍。
引用
@article{arxiv.1304.5966,
title = {SW# - GPU enabled exact alignments on genome scale},
author = {Matija Korpar and Mile Sikic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.5966},
year = {2013}
}
备注
3 pages, 1 figure, 1 table