Räkna och indexera fasta längddelsträngar, eller k-mers, i biologiska sekvenser är ett viktigt steg i många bioinformatiska uppgifter inklusive genom anpassning och kartläggning, genom montering, och felkorrigering. Även om framsteg inom nästa generations sekvenseringsteknik dramatiskt har minskat kostnaderna och förbättrad latens och genomströmning, finns det få bioinformatiska verktyg och bibliotek som effektivt kan bearbeta datamängderna med nuvarande genereringshastighet på 1,8 terabaser var tredje dag. Vi presenterar Kmerind, ett högpresterande k-mer indexeringsbibliotek för distribuerade minnesmiljöer. Kmerind-biblioteket ger en uppsättning enkla och konsekventa API:er med sekventiella semantik och parallella implementationer som är utformade för att vara flexibla och extensiva. Med hjälp av Kmerind kan en användare enkelt ta fram applikationsspecifika index, t.ex. K-mer räknare och positionsindex, från biult-in-komponenter eller användarbaserade komponenter utan omfattande högpresterande dataexpertis. Kmerinds K-mer-räknare fungerar på samma sätt eller bättre än befintliga, bästinklassade K-mer-räkningsverktyg även på delade minnessystem. I en distribuerad minnesmiljö räknar Kmerind kmers i en 120 GB sekvens läsdata som på mindre än 13 sekunder på 1024 Xeon CPU-kärnor, och fullständigt indexerar sina positioner på cirka 17 sekunder. Fråga för 1% av k-mers i dessa index kan slutföras på 0,23 sekunder respektive 28 sekunder. Såvitt vi vet är Kmerind det första k-mer indexeringsbiblioteket för distribuerade minnesmiljöer, och det första fullt anpassningsbara och extensible biblioteket för allmän k-mer indexering och räkning. Kmerind finns tillgänglig på https://github.com/ParBLiSS/kmerind.
Kmerind REF är ett parallellt bibliotek för indexering av kmer och har visat sig skala effektivt på distribuerade minnessystem.
Kmerind: A Flexible Parallel Library for K-mer Indexing of Biological Sequences on Distributed Memory Systems
{'venue': "BCB '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}