全局基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析并行算法研究.pdf

1、自從基因組研究重點(diǎn)開始轉(zhuǎn)向功能研究,全局基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析也就成了生物計算領(lǐng)域的一個重要課題。由于全局基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析的時間復(fù)雜度過大,因此如何利用如今熱門的CPU和GPU協(xié)同計算來解決全局基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析時間復(fù)雜度過大的問題成為了一個新的研究課題。
　　依據(jù)CPU/GPU的混合異構(gòu)計算平臺特性,設(shè)計了訪存高效、加速比高、可擴(kuò)展性好的全局基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建并行算法。首先,對基因表達(dá)譜劃分基本塊,按對角線安排計算輪

2、次減少數(shù)據(jù)訪存沖突。然后,按CPU與GPU的計算能力來分配計算任務(wù)從而保證負(fù)載平衡。對于CPU端,首先按多級緩存容量將基因表達(dá)譜的基本塊進(jìn)一步合理劃分成子塊。然后根據(jù)數(shù)據(jù)訪存局部性原理依次合理調(diào)度基因表達(dá)譜子塊到多級緩存以保證較高的緩存命中率,減少數(shù)據(jù)訪存交換次數(shù)。對于GPU端,依據(jù)線程結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),設(shè)計雙層多角線并行來提高GPU數(shù)以百計處理核心的利用率和減少訪存沖突。利用紋理緩存優(yōu)化訪存模型,提高算法效率。最后根據(jù)基因互信息值集合的分布

3、特點(diǎn)的分析結(jié)果,提出了新的基因互信息閾值選取算法,在較短時間內(nèi)能計算出比較合理的基因互信息閾值,提高了初步篩選初始基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。
　　分析基因功能和基因表達(dá)的關(guān)系,采取融合基因自身的表達(dá)信息和全局基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的基因調(diào)控關(guān)系的方法,設(shè)計了基因親密度模型,能較好地衡量基因之間關(guān)系的親密性,在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于鄰域和基因親密度的邊穩(wěn)定系數(shù)模型;通過按邊的鄰域規(guī)模大小將邊穩(wěn)定系數(shù)的計算任務(wù)分配給各線程以平衡各線程的負(fù)載,提出了圖