[发明专利]基于GPU的序列比对算法的比对结果处理方法有效
申请号: | 201210060480.1 | 申请日: | 2012-03-08 |
公开(公告)号: | CN102663270A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
发明(设计)人: | 金海;郑然;冯晓文;梁添 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G06F19/22 | 分类号: | G06F19/22;G06F17/30 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 朱仁玲 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于GPU的序列比对算法的比对结果处理方法,包括:初始化GPU的块大小为Bs,并确定线程数量为N,用户输入的待查询序列Q的长度为qlen,GPU在共享内存中建立分值缓冲区score[Bs]和比对结果缓冲区val[Bs*17][2],GPU初始化线程号为tid,score[]为零,val[][]为零,缓冲器标记p=1,段计数器s=0,线程号tid小于线程数量N的所有线程在纹理内存中查找相应的数据库序列,并将数据库序列的序列号sid设置为线程号tid,设置计数器i=0,每个线程分别取出相应数据库序列中的第i个字符,设置计数器j=s,每个线程分别取出待查询序列Q中的第j个字符。本发明能实现Smith-Waterman算法快速打分,且能高效直观地写回比对结果,从而为回溯部分获取最佳匹配片段提供分值矩阵。 | ||
搜索关键词: | 基于 gpu 序列 算法 结果 处理 方法 | ||
【主权项】:
一种基于GPU的序列比对算法的比对结果处理方法,包括以下步骤:初始化GPU的块大小为Bs,并确定线程数量为N,用户输入的待查询序列Q的长度为qlen;GPU在共享内存中建立分值缓冲区score[Bs]和比对结果缓冲区val[Bs*17][2];GPU初始化线程号为tid,score[]为零,val[][]为零,缓冲器标记p=1,段计数器s=0;线程号tid小于线程数量N的所有线程在纹理内存中查找相应的数据库序列,并将数据库序列的序列号sid设置为线程号tid;设置计数器i=0;每个线程分别取出相应数据库序列中的第i个字符;设置计数器j=s;每个线程分别取出待查询序列Q中的第j个字符;每个线程根据Smith‑Waterman算法对相应数据库序列中的第i个字符和待查询序列Q中的第j个字符进行计算,以得到val[][p];每个线程分别求score[tid]和val[][p]两者的最大值,并用最大值替换score[tid];判断j是否大于或等于s+15或qlen;如果j大于或等于s+15或qlen,则设置计数器m=0;线程数量N中的每16个线程将val[m*16][p]到val[m*16+15][p]的16个元素联合写回GPU显存,完成一次联合写回;判断m是否大于或等于15;如果m大于或等于15,则每个线程分别判断相应数据库序列是否已没有字符;如果线程相应数据库序列已没有字符,则判断qlen是否小于或等于16;如果qlen小于或等于16,则每个线程分别将score[tid]写回GPU显存。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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