【摘 要】
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传统的基于相似性算法的基因序列比对程序BLAST,在处理急剧增长的高通量基因测序数据时,由于其巨大的计算量和低效的读写操作,对计算机资源的需求激增导致研究成本上升,过长的运行时间也无法满足时效性要求。近年来,面向计算机集群的Map/Reduce(MR)数据处理框架,能够充分有效的发挥集群的计算和读写能力,使得程序的运行时间大大缩短。因此,将MR方法应用于BLAST算法中,理论上将能够在高通量基因测
【机 构】
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北京华弈生物科技有限责任公司,北京市昌平区北七家镇宏福11号院创意空间203室,102209 中国
【出 处】
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中国生物工程学会2014年学术年会暨全国生物技术大会
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传统的基于相似性算法的基因序列比对程序BLAST,在处理急剧增长的高通量基因测序数据时,由于其巨大的计算量和低效的读写操作,对计算机资源的需求激增导致研究成本上升,过长的运行时间也无法满足时效性要求。近年来,面向计算机集群的Map/Reduce(MR)数据处理框架,能够充分有效的发挥集群的计算和读写能力,使得程序的运行时间大大缩短。因此,将MR方法应用于BLAST算法中,理论上将能够在高通量基因测序数据处理性能上带来质的提升。本论文针对BLAST、mpiBLAST、Hadoop-BLAST进行了一系列综合测试,分别从加速比、单核运行效率两个指标比较了几种程序的性能差异。结果显示Hadoop-BLAST在MR框架下,随着集群节点数增加,其加速比更加明显,而且单核使用效率上更能够发挥集群资源优势,从而验证了分布式计算在数据读写上的优势理论。
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