基于多核和众核平台的并行DNA序列比对算法.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于多核和众核平台的并行DNA序列比对算法.docx
基于多核和众核平台的并行DNA序列比对算法Title:ParallelDNASequenceAlignmentAlgorithmsforMulti-coreandMany-corePlatformsAbstract:WiththerapidadvancementsinDNAsequencingtechnology,theamountofDNAsequencedatageneratedhasincreasedexponentially.DNAsequencealignment,whichinvolvesco
基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法研究.docx
基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法研究基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法研究摘要:随着生物信息学的飞速发展和高通量测序技术的广泛应用,序列比对在生物信息学中扮演着重要的角色。全局序列比对算法是序列比对中最基本且最常用的一类算法之一。然而,由于生物序列的长度庞大,传统的全局序列比对算法在CPU上的执行效率较低。为了提高全局序列比对算法在英特尔多核及众核平台上的执行速度和效率,本文通过研究多核处理器的并行计算特性和全局序列比对算法的特点,提出了一种基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法。关
基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法研究的开题报告.docx
基于英特尔多核及众核平台的全局序列比对算法研究的开题报告一、选题背景和意义全局序列比对是生物信息学领域中最重要的核心问题之一。它可以用来确定两个基因组序列之间的共同点,比如蛋白质或DNA。该问题在生物信息学中具有广泛的应用,包括物种分类、疾病诊断、基因定位和群体进化研究等。同时,随着高通量测序技术的快速发展,生物学家们可以通过这些技术收集到大量和复杂的基因组数据,因此对算法的性能和效率要求也变得越来越高。多核和众核平台是提高算法性能和效率的有效手段。众核平台比如GPU中的CUDA架构,可以提高计算机处理速
基于OpenCL平台的DNA序列并行比对算法的研究综述报告.docx
基于OpenCL平台的DNA序列并行比对算法的研究综述报告研究背景:DNA序列比对是生物信息学中的核心问题之一,也是基因组序列分析的重要步骤。然而,随着高通量测序技术的广泛应用,生物学家们面临的数据量越来越大,传统的DNA序列比对算法往往无法满足实时处理的需求。为了提高比对效率,加速比对过程,提升研究进展,需要借助并行计算技术。OpenCL平台是一种开放的并行计算框架,具有跨平台、高性能和灵活性等优点,因此被广泛应用于DNA序列比对算法的并行计算中。研究内容:1.并行计算基础:介绍并行计算的概念和原理,包
基于de Bruijn图的DNA多序列比对并行算法研究.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO生物信息学的发展与重要性DNA多序列比对的挑战与现状并行算法在生物信息学中的应用PARTTHREEdeBruijn图的定义与性质deBruijn图在序列比对中的优势deBruijn图在DNA多序列比对中的挑战PARTFOUR算法设计思路与目标并行算法的关键技术与实现难点并行算法的性能评估与优化策略PARTFIVE实验数据集与实验环境介绍实验结果展示与对比分析算法性能的瓶颈分析与优化建议PARTSIX本研究的主要贡献与成果总结并行算法在生物信息学中的前景展望对未来工作