【摘 要】
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序列比对和变异检测是基因组数据分析的基础步骤,是后续各种功能性分析的前提,也是基因组数据分析中最耗时的环节。为有效处理高通量测序技术产生的海量基因组大数据,采用Ope
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,湖南大学信息科学与工程学院,国家超级计算长沙中心
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFB0204301,No.2017YFB0202602),国家自然科学基金资助项目(No.61772543,No.61972408)
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序列比对和变异检测是基因组数据分析的基础步骤,是后续各种功能性分析的前提,也是基因组数据分析中最耗时的环节。为有效处理高通量测序技术产生的海量基因组大数据,采用OpenMP、MPI等技术,对序列比对算法和SNP检测算法进行了多级并行优化,并对相关算法进行了改进。在不同数据集和并行规模下的测试中,核心算法加速比达到9倍以上,大规模测试中算法的并行效率保持在60%以上,在保证精度的前提下获得了良好的并行性能和可扩展性,有效提高了基因组大数据变异检测的能力。
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