Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-01-21T13:09:08Z
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2015_EdansFlaviusOliveiraSandes.pdf: 8651626 bytes, checksum: eb6970a8085ba3a4dc141481620451c6 (MD5) / O alinhamento de sequências biológicas é uma das operações mais importantes em Bioinformática, sendo executado milhares de vezes a cada dia ao redor do mundo. Os
algoritmos exatos existentes para este fim possuem complexidade quadrática de tempo.
Logo, quando a comparação é realizada com sequências muito longas, tais como no escopo do genoma humano, matrizes na ordem de petabytes devem ser calculadas, algo
considerado inviável pela maioria dos pesquisadores. O principal objetivo desta tese de Doutorado é propor e avaliar algoritmos e otimizações que permitam que o alinhamento ótimo de sequências muito longas de DNA seja obtido em tempo reduzido em plataformas de alto desempenho. Os algoritmos propostos utilizam técnicas paralelas de dividir e conquistar com complexidade de memória reduzida mantendo a complexidade quadrática do tempo de execução. O CUDAlign, em suas versões 2.0, 2.1, 3.0 e 4.0, é a principal contribuição
desta tese, onde os algoritmos propostos estão integrados na mesma ferramenta,
permitindo a recuperação eficiente do alinhamento ótimo entre duas sequências longas de DNA em múltiplas GPUs (Graphics Processing Unit) da NVIDIA. As otimizações propostas neste trabalho permitem que o nível máximo de paralelismo seja mantido durante quase todo o processamento. No cálculo do alinhamento em uma GPU, as otimizações Orthogonal Execution, Balanced Partition e Block Pruning foram propostas, aumentando o desempenho no cálculo da matriz e descartando áreas que não contribuem para o alinhamento ótimo. A análise formal do Block Pruning mostra que sua eficácia depende de vários fatores, tais como a similaridade entre as sequências e a forma de processamento
da matriz. No cálculo do alinhamento com várias GPUs, a otimização Incremental Speculative Traceback é proposta para acelerar a obtenção do alinhamento utilizando valores especulados com alta taxa de acerto. Também são propostos métodos de balanceamento dinâmico de carga que se mostraram eficientes em ambientes simulados. A arquitetura de software chamada de Multi-Platform Architecture for Sequence Aligners (MASA) foi proposta
para facilitar a portabilidade do CUDAlign para diferentes plataformas de hardware
ou software. Com esta arquitetura, foi possível portar o CUDAlign para plataformas de hardware como CPUs e Intel Phi e utilizando plataformas de software como OpenMP e OmpSs. Nesta tese, sequências reais são utilizadas para validar a eficácia dos algoritmos e
otimizações nas várias arquiteturas suportadas. Por meio do desempenho das ferramentas implementadas, avançou-se o estado da arte para permitir o alinhamento, em tempo viável, de todos os cromossomos homólogos do homem e do chimpanzé, utilizando algoritmos exatos de comparação de sequências com um desempenho de até 10,35 TCUPS (Trilhões de Células Atualizadas por Segundo). Até onde sabemos, esta foi a primeira vez que tal
tipo de comparação foi realizada com métodos exatos. / Biological sequence alignment is one of the most important operations in Bioinformatics, executing thousands of times every day around the world. The exact algorithms for this purpose have quadratic time complexity. So when the comparison involves very long sequences,
such as in the human genome, matrices with petabytes must be calculated, and
this is still considered unfeasible by most researchers. The main objective of this Thesis is to propose and evaluate algorithms and optimizations that produce the optimal alignment of very long DNA sequences in a short time using high-performance computing platforms.
The proposed algorithms use parallel divide-and-conquer techniques with reduced memory complexity, whilst with quadratic time complexity. CUDAlign, in its versions 2.0, 2.1, 3.0 and 4.0, is the main contribution of this Thesis. The proposed algorithms are integrated into the same tool, allowing efficient retrieval of the optimal alignment between two long DNA sequences using multiple GPUs (Graphics Processing Unit) from NVIDIA. The
proposed optimizations maintain the maximum parallelism during most of the processing time. To accelerate the matrix calculation in a single GPU, the Orthogonal Execution, Balanced Partition and Block Pruning optimizations were proposed, increasing the performance
of the matrix computation and discarding areas that do not contribute to the
optimal alignment. The formal analysis of Block Pruning shows that its effectiveness depends on factors such as the sequences similarity and the matrix processing order. During the alignment computation with multiple GPUs, the Incremental Speculative Traceback optimization is proposed to accelerate the alignment retrieval, using speculated values
with high accuracy rate. A dynamic load balancing method has also been proposed and its effectiveness has been shown in simulated environments. Finally, the software architecture called Multi-Platform Architecture for Sequence aligners (MASA) was proposed to simplify the portability of CUDAlign to different hardware and software platforms. With this architecture, it was possible to port CUDAlign to hardware platforms such as
CPU and Intel Phi, and using software platforms such as OpenMP and OmpSs. In this Thesis, real sequences are used to validate the effectiveness of the proposed algorithms and optimizations in several supported architectures. Our proposed tools were able to advance the state-of-the-art of sequence alignment algorithms, allowing a fast retrieval of all human and chimpanzee homologous chromosomes, using exact algorithms at an unprecedented rate of up to 10.35 TCUPS (Trillions of Cells Updated Per Second). As far as we know, this was the first time that this type of comparison was carried out with exact sequence comparison algorithms.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/20248 |
| Date | 09 September 2015 |
| 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/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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