基于CUDA的BLASTN加速研究

• 作者: 刘阳 李江域 毛逸清 王小磊 赵东升
• 来源期刊: 军事医学
• 学科: 生物学
• 关键词: 序列比对 CUDA BLASTN 并行计算
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 774-779
• 页数: 6页
• 分类号: Q811.4
• 字数: 5580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7644/j.issn.1674-9960.2013.10.016

摘要

目的 利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)计算技术对广泛使用的生物信息学序列比对工具BLASTN加速,服务于新一代测序技术条件下海量生物序列数据分析任务.方法 采用计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)并行计算架构,从GPU多线程并行和多GPU并行两个维度,对核酸序列比对工具BLASTN的种子查找阶段和不允许空位延伸阶段进行并行加速.结果 基于CUDA的CUDA-BLASTN取得了显著的加速效果,与FSA-BLAST相比,采用单个Nvidia Tesla C2075显卡在以上两阶段取得了最高达26.8倍的加速比,而且结果准确度没有降低.CUDA-BLASTN特别适合于中长查询序列对长序列数据库的比对任务.结论 利用GPU计算可在较大程度上加速序列比对过程,性价比较高,具有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵东升	军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所	72	313	9.0	13.0
2	毛逸清	军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所	9	15	3.0	3.0
3	刘阳	军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所	9	17	2.0	3.0
4	王小磊	军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所	15	29	3.0	4.0
5	李江域	军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所	11	29	4.0	4.0