Bioinformatics

Nieuwe sequentietechnologieën hebben veel experimentele barrières voor sequentiebepaling op genoomniveau doorbroken, wat heeft geleid tot de extractie van enorme hoeveelheden sequentiedata. Deze uitbreiding van biologische databases heeft de behoefte gecreëerd aan nieuwe manieren om de verbazingwekkende hoeveelheid beschikbare genomische informatie te benutten en toe te passen, en deze om te zetten in inhoudelijk biologisch inzicht. Een compilatie van recente benaderingen van vooraanstaande onderzoekers, getiteld Bioinformatics: High Performance Parallel Computer Architectures, bespreekt hoe bioinformatica-toepassingen en -algoritmen kunnen worden benut op diverse moderne parallelle architecturen. Twee factoren blijven de toenemende inzet van moderne parallelle computerarchitecturen stimuleren om problemen in de computationele biologie en bioinformatica aan te pakken: high-throughput-technieken voor DNA-sequentiebepaling en genexpressieanalyse – die hebben geleid tot een exponentiële groei van de hoeveelheid digitale biologische data – en de multi- en many-core-revolutie binnen de computerarchitectuur. Dit boek presenteert essentiële informatie over het optimaal benutten van parallelle architecturen: Beschrijft algoritmen en tools, waaronder paarsgewijze sequentie-uitlijning, meervoudige sequentie-uitlijning, BLAST, motiefherkenning, patroonherkenning, sequentieassemblage, verborgen Markov-modellen, proteomics en reconstructie van evolutionaire bomen. Behandelt GPGPU-technologie en het bijbehorende massively threaded CUDA-programmeermodel. Bespreekt FPGA-architectuur en -programmering. Presenteert verschillende parallelle algoritmen voor het berekenen van uitlijningen op de Cell/BE-architectuur, waaronder lineaire paarsgewijze uitlijning, syntenische uitlijning en gesplicede uitlijning. Beoordeelt onderliggende concepten en ontwikkelingen in het orkestreren van de fylogenetische likelihood-functie op parallelle computerarchitecturen (variërend van FPGA's tot de IBM BlueGene/L-supercomputer). Behandelt verschillende effectieve technieken om de rekenkracht van multi-core CUDA-compatibele GPU's volledig te benutten voor het versnellen van het zoeken in eiwitsequentiedatabases, meervoudige sequentie-uitlijning en Motiefdetectie Beschrijft een parallelle, op CUDA gebaseerde methode voor het corrigeren van fouten in basenparen in HTSR-sequentiedata Omdat de hoeveelheid openbaar beschikbare sequentiedata sneller groeit dan de prestaties van een enkele processorkern, moeten moderne bio-informaticatools profiteren van parallelle computerarchitecturen. Nu het tijdperk van de multi-core processor is aangebroken, wordt verwacht dat toekomstige gangbare processors parallelle systemen zullen zijn. Dit boek is nuttig voor iedereen die actief betrokken is bij onderzoek en toepassingen en helpt u om het maximale uit deze tools te halen en optimale HPC-oplossingen voor bio-informatica te creëren. . Taal: Engels