Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2011. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-02-27T16:19:33Z
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2011_EdansFlaviusOliveiraSandes.pdf: 1562566 bytes, checksum: 676058b28872648ff52973f27bc2f19c (MD5) / A comparação de sequências biológicas é uma operação muito importante na Bioinformática.
Embora existam métodos exatos para comparação de sequências, estes métodos usualmente são preteridos por causa da complexidade quadrática de tempo e espaço. De forma a acelerar estes métodos, muitos algoritmos em GPU foram propostos na literatura. Entretanto, todas estas propostas restringem o tamanho da sequência de busca de forma que a comparação de sequências genômicas muito longas não é possível. Neste trabalho, nós propomos e avaliamos o CUDAlign, um algoritmo em GPU capaz de comparar sequências biológicas longas com o método exato de Smith-Waterman com o modelo affine gap. O CUDAlign foi implementado em CUDA e testado em duas placas de vídeo, separadamente. Para
sequências reais com tamanho entre 1 MBP (milhões de pares de bases) e 47 MBP,
um desempenho aproximadamente constante em GCUPS (Bilhões de células atualizadas
por segundo) foi obtida, mostrando o potencial de escalabilidade da nossa
abordagem. Além disso, o CUDAlign foi capaz de comparar o cromossomo 21 humano
e o cromossomo 22 do chimpanzé. Esta operação levou aproximadamente 18 horas na GeForce GTX 285, resultando em um desempenho de 23.87 GCUPS, valor muito próximo do desempenho máximo previsto (23.93 GCUPS). Até onde sabemos, esta foi a primeira vez que cromossomos grandes como esses foram comparados com um método exato. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Biological sequence comparison is a very important operation in Bioinformatics.
Even though there do exist exact methods to compare biological sequences, these
methods are not often employed due to their quadratic time and space complexity.
In order to accelerate these methods, many GPU algorithms were proposed in the
literature. Nevertheless, all of them restrict the size of the query sequence in such a way that Megabase genome comparison is prevented. In this work, we propose
and evaluate CUDAlign, a GPU algorithm that is able to compare Megabase biological
sequences with an exact Smith-Waterman affine gap variant. CUDAlign was implemented in CUDA and tested in two GPU boards, separately. For real sequences whose size range from 1 MBP (Megabase Pairs) to 47 MBP, a close to uniform GCUPS (Giga Cells Updates per Second) was obtained, showing the potential scalability of our approach. Also, CUDAlign was able to compare the human
chromosome 21 and the chimpanzee chromosome 22. This operation took approximately
18 hours on GeForce GTX 285, resulting in a performance of 23.87 GCUPS, very close to the maximum predicted performance (23.93 GCUPS). As far as we know, this is the first time such huge chromosomes are compared with an exact method.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/10022 |
| Date | 30 June 2011 |
| Creators | Sandes, Edans Flávius de Oliveira |
| Contributors | Melo, Alba Cristina Magalhães Alves de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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