Motivering: Nästa generations DNA-sekvenseringsmaskiner genererar en enorm mängd sekvensdata, vilket ställer oöverträffade krav på traditionella enkelprocessorer som ändrar algoritmer. CloudBurst är en ny parallellläsningsalgoritm optimerad för att kartlägga nästa generations sekvensdata till det mänskliga genomet och andra referensgenom, för användning i en mängd olika biologiska analyser inklusive SNP upptäckt, genotypning och personlig genomik. Det modelleras efter det korta läs-mapping programmet RMAP, och rapporterar antingen alla justeringar eller den otvetydiga bästa anpassningen för varje avläsning med ett antal missmatchningar eller skillnader. Denna nivå av känslighet kan vara oöverkomligt tidskrävande, men CloudBurst använder open-source Hadoop genomförande av MapReduce för att parallellisera körning med flera compute noder. Resultat: CloudBurst kör tid skalor linjärt med antalet avläsningar kartlagda, och med nära linjär upphastighet som antalet processorer ökar. I en 24-processorkärna konfiguration, CloudBurst är upp till 30 gånger snabbare än RMAP kör på en enda kärna, samtidigt som du beräknar en identisk uppsättning av justeringar. Med hjälp av ett större fjärrmoln med 96 kärnor förbättrade CloudBurst prestanda med > 100 gånger, vilket minskar körtiden från timmar till bara minuter för typiska jobb som innebär kartläggning av miljontals korta avläsningar till det mänskliga genomet. Tillgänglighet: CloudBurst är tillgänglig med öppen källkod som modell för parallellisering av algoritmer med MapReduce på http://cloudburst-
Cloudburst använder Hadoop för att kartlägga nästa generations sekvensdata REF.
CloudBurst: highly sensitive read mapping with MapReduce
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}