Bakgrund: Parvis sekvens anpassningsmetoder används i stor utsträckning i biologisk forskning. Det ökande antalet sekvenser uppfattas som en av de kommande utmaningarna för sekvensanpassningsmetoder inom närmaste framtid. För att övervinna denna utmaning har flera GPU (Grafics Processing Unit) datormetoder föreslagits nyligen. Dessa lösningar visar en stor potential för en GPU-plattform men i de flesta fall ta itu med problemet med sekvensdatabas skanning och beräkning endast anpassning poäng medan anpassningen själv utelämnas. Således uppstod behovet av att genomföra den globala och semiglobala Needleman-Wunsch, och Smith-Waterman algoritmer med en backtracking förfarande som behövs för att konstruera anpassningen. Resultat: I detta dokument presenterar vi den lösning som utför anpassningen av varje given sekvenspar, vilket är ett nödvändigt steg för progressiva flera sekvensanpassningsmetoder, samt för DNA-igenkänning på DNA-monteringsstadiet. Utförda tester visar att genomförandet, med prestanda upp till 6.3 GCUPS på en enda GPU för affin gap sanktioner, är mycket effektiv i jämförelse med andra CPU och GPU-baserade lösningar. Dessutom gör flera GPU-stöd med lastbalansering applikationen mycket skalbar. Slutsatser: Artikeln visar att backtracking-proceduren för sekvensjusteringsalgoritmer kan utformas för att passa in i GPU-arkitekturen. Därför kan vår algoritm, förutom poäng, beräkna parvisa justeringar. Detta öppnar ett brett spektrum av nya möjligheter, vilket gör det möjligt för andra metoder från molekylärbiologins område att dra nytta av den nya beräkningsarkitekturen. Utförda tester visar att effektiviteten i genomförandet är utmärkt. Dessutom kan hastigheten hos våra GPU-baserade algoritmer ökas nästan linjärt vid användning av mer än ett grafikkort.
Blazewicz m.fl. främst fokuserad på hur man kan förbättra backtracking förfarandet för Smith-Waterman algoritm REF.
Protein alignment algorithms with an efficient backtracking routine on multiple GPUs
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}