Motivering: Peptide massfingeravtryck (PMF) är en metod för proteinidentifikation där ett protein fragmenteras av ett definierat klyvningsprotokoll (vanligtvis proteolys med trypsin), och massorna av dessa produkter utgör ett "fingeravtryck" som kan sökas mot teoretiska fingeravtryck av alla kända proteiner. I det första steget av PMF, de råa masspektrometriska data bearbetas för att generera en peptid masslista. I det andra steget används detta protein fingeravtryck för att söka i en databas med kända proteiner för bästa proteinmatchning. Även om nuvarande mjukvarulösningar vanligtvis kan leverera en matchning på relativt kort tid, ett system som kan hitta en matchning i realtid kan ändra hur PMF används och presenteras. I en tidning som publicerades tidigare presenterade vi en maskinvarudesign av en rå masspektra processor som, när den implementeras i Field Programmerbar Gate Array (FPGA) hårdvara, uppnår nästan 170-faldig hastighetsvinst i förhållande till en konventionell programimplementation som körs på en dubbel processorserver. I denna artikel presenterar vi en kompletterande hårdvara förverkligande av en parallell databas sökmotor som, när du kör på en Xilinx Virtex 2 FPGA på 100 MHz, levererar 1800-faldigt upphastighet jämfört med en likvärdig C programvara rutin, körs på en 3,06 GHz Xeon arbetsstation. Konstruktionens inneboende skalbarhet innebär att bearbetningshastigheten kan multipliceras genom att konstruktionen används på flera FPGA. Databassökprocessorn och masspektraprocessorn, som körs på en omkonfigurerbar datorplattform, ger en komplett lösning för proteinidentifikation i realtid.
Istvan m.fl. REF presenterade en parallell databassökmotor för Peptide Mass Fingerpringing; den levererar 1800 gånger högre hastighet när den körs på en Xilinx Virtex 2 FPGA vid 100 MHz jämfört med en motsvarande C-programrutin.
High-performance hardware implementation of a parallel database search engine for real-time peptide mass fingerprinting
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}