GPUを用いたNWアルゴリズム拡張による配列アライメントの高速化に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS16034

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2016/03/10

タイトル(英語): GPU Acceleration for Sequence Alignment based on Extended NW Algorithm

著者名: 尾風 仁(沖縄工業高等専門学校),山田 親稔(沖縄工業高等専門学校),宮城 桂(沖縄工業高等専門学校),市川 周一(豊橋技術科学大学)

著者名(英語): Jin Okaze(National Institute of Technology, Okinawa College),Chikatoshi Yamada(National Institute of Technology, Okinawa College),Kei Miyagi(National Institute of Technology, Okinawa College),Shuichi Ichikawa(Toyohashi University of Technology)

キーワード: 配列アライメント|Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈ　アルゴリズム|sequence alignment|Needleman-Wunsch algorithm

要約(日本語): 配列アラインメントは生物学や遺伝子工学の分野で広く用いられており，遺伝子機能や分子進化系統の推定などに活用されている。しかしながら，これらの処理は膨大な計算量が必要となり演算に多大な時間がかかる。さらに配列データベースのサイズは年々増大しており，高速化が求められている。本稿では，NW(Needleman-Wunsch) アルゴリズムのGPU実装に向けた3次元への拡張を提案する。これにより，高い精度での多系列データ解析の高速化が期待される。

要約(英語): The NW (Needleman-Wunsch) algorithm is a sequence alignment in bioinformatics. The NW algorithm is also a global sequence alignment which is a way of arranging the sequences of DNA to identify regions of similarity. However, the NW algorithm needs a huge amount of calculation compared with SW (Smith-Waterman) algorithm. There are many studies in order to analyze in fast for output of multiple sequences with three-dimensional but the methods cannot get similarities of whole sequences. In this article, we extend NW algorithm to three-dimensional. The proposed method is expected to be fast analysis of high precision data sequences.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,885 Kバイト