GPUによるDNA断片配列の高速マッピング
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概要
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次世代 DNA シーケンサーは従来型と比較して数百倍から数千倍も高いスループットを持つが,得られるデータは短い断片配列であるため,既知ゲノムへの張り付けで位置を特定する配列マッピング処理が必要となる.特にメタゲノム解析では,環境中に含まれる微生物全てのゲノム配列が既知であることは稀であり,配列マッピングの際の感度を増すためアミノ酸配列への翻訳を行い,多数のミスマッチやギャップを許容する必要があるため,通常の配列マッピングに比べて長い計算時間が必要となる.本研究ではメタゲノム解析にも対応可能となるよう Smith-Waterman アルゴリズム (動的計画法) によりアライメントを行うことで曖昧さを許容し,また GPU を用いることで高速に実行可能となる配列マッピングのアルゴリズムを提案した.その結果,従来用いられてきた BLAST と比較してタプル長が K=4 のとき,1 GPU を使用した場合で約 50 倍,4 GPU を使用した場合で約 200 倍の高速化を達成した.
- 2010-06-11
著者
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
石田 貴士
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
鈴木 脩司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
石田 貴士
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
鈴木 脩司
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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