Bakgrund: Med mognaden av nästa generations DNA-sekvenseringsteknik (NGS) har genomströmningen av DNA-sekvensläsningar skjutit i höjden till över 600 gigabaser från en enda instrumentkörning. Allmänt syfte beräkning på grafik bearbetningsenheter (GPGPU), extraherar datorkraft från hundratals parallella ström processorer i grafik bearbetningskärnor och ger ett kostnadseffektivt och energieffektivt alternativ till traditionella högpresterande dator (HPC) kluster. I denna artikel beskriver vi genomförandet av BarraCUDA, en GPGPU sekvens anpassning programvara som är baserad på BWA, för att påskynda anpassningen av sekvensering av avläsningar som genereras av dessa instrument till en referens DNA-sekvens. Fynden: Med hjälp av NVIDIA Compute Unified Device Architecture (CUDA) mjukvaruutvecklingsmiljö, överförde vi den mest beräkningsintensiva anpassningskomponenten av BWA till GPU för att dra nytta av den massiva parallellismen. Som ett resultat, BarraCUDA erbjuder en magnitud av prestanda öka i anpassning genomströmning jämfört med en CPU-kärna samtidigt leverera samma nivå av anpassning trohet. Programvaran kan också stödja flera CUDA-enheter parallellt för att ytterligare påskynda anpassningsgenomströmningen. Slutsatser: BarraCUDA är utformat för att dra nytta av GPU:s parallellism för att påskynda anpassningen av miljontals sekvensavläsningar som genereras av NGS-instrument. Genom att göra detta skulle vi åtminstone delvis kunna effektivisera den nuvarande bioinformatikledningen så att det bredare forskarsamhället skulle kunna dra nytta av sekvenstekniken. Barracuda.sf.net är för närvarande tillgänglig på http://seqbarracuda.sf.net
Detta är fallet med BarraCUDA REF, som bygger på CUDA-programmeringsmodellen.
BarraCUDA - a fast short read sequence aligner using graphics processing units
{'venue': 'BMC Research Notes', 'journal': 'BMC Research Notes', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}