基于GPU和壓縮索引的新一代測序數(shù)據再測序研究.pdf

1、GPU(Graphic Processing Unit)是近幾年出現(xiàn)的具有極高并行能力的計算部件，它和CPU可以構成多核異構架構，在很多領域有應用潛力。BWT(Burrows-WheelerTransform)是一種無損、可逆的數(shù)據轉換方式，基于BWT的壓縮索引具有搜索速度快，占用內存少的優(yōu)點，在海量字符串檢索中具有很明顯的優(yōu)勢。
　　 新一代測序是近幾年出現(xiàn)并受到極大重視的一種高通量DNA/RNA檢測技術，它已成為獲得基因數(shù)據

2、的主要方式，在基因型變異、基因注釋、mRNA和miRNA分析、DNA甲基化研究和個體醫(yī)療等領域有廣泛用途，是生物信息學的一個研究熱點。相對于以往的傳統(tǒng)測序技術，新一代測序產生的序列更短，數(shù)量更多，數(shù)據量達到數(shù)十至上百GB。這些數(shù)據往往要經過一個定位到基因組，稱之為再測序的操作。這種操作需要昂貴的計算機系統(tǒng)或者花費較長的時間。為此，本文研究通過結合基于BWT的壓縮索引和GPU，高速有效地實現(xiàn)再測序。
　　 本文首先分析了相關領域的

3、現(xiàn)狀和上述結合的可行性，隨后就新一代測序的數(shù)據特點，GPU計算的編程方式和優(yōu)化方式，以及基于BWT的壓縮索引的原理和實現(xiàn)進行了闡述和研究。緊接著，本文提出了基于GPU和BWT壓縮索引的新一代測序數(shù)據的再測序的實現(xiàn)方案，并從線程分配、內存拷貝、關鍵結構和動態(tài)內存分配4個方面進行了詳細敘述，在敘述中還進行了多方面的測試和驗證。最后，本文對所實現(xiàn)的GPU-BWA算法進行了測試，并分析了測試結果。在結論中，本文還提出了GPU-BWA算法下一步要