基于GPU的大规模基因片段并行匹配的方法

• 作者: 丁莎 林涛 赵士元
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 后缀数组 后缀树 GPU 基因片段匹配 并行
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 280-286
• 页数: 7页
• 分类号: TP316
• 字数: 4209字
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2017.03.010

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁莎	四川大学计算机学院	9	18	2.0	4.0
5	林涛	四川大学计算机学院	101	538	14.0	18.0
6	赵士元	四川大学锦江学院计算机学院	6	14	2.0	3.0