Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2022

Идентификатор DOI: 10.34219/2078-8320-2022-13-4-80-84

Ключевые слова: polynomial, alignment, mutation, Deletion/insertion, inversion, mpi, Coarsegrained parallelism, полином, выравнивание, мутация, вставка/выпадение, инверсия, технология MPI, крупномодульное распараллеливание

Аннотация: В статье изложен новый метод сравнения символьных последовательностей для задач биоинформатики, не использующий выравнивания и не содержащий свободных параметров. Метод основан на вычислении свёртки специально получаемых из символьных последовательностей бинарных последовательностей с помощью быстрого преобразования Фурье и допускающий крупномодульное распараллеливание. В работе обсуждается применение технологии MPI для эффективной реализации данного метода. Приведены оценки ускорения параллельной реализации при решении прикладных задач. The paper presents the novel highly efficient method to compare two symbol sequences free from alignment methodology and having no free parameters; the method is illustrated with several classic bioinformatics problems. The method is based on a convolution calculation of two binary sequences; these latter are specially derived from nucleotide symbol sequences. The approach could be implemented for a comparison of symbol sequences from any finite alphabet. The convolution computation is based on fast Fourier transform. The method allows a coarse grained parallelism. Here we show MPI technology implementation to the parallelism of the computations. Some estimations for efficiency of the method followed from parallelism implementation are provided and discussed.

Журнал: Информатизация и связь

Выпуск журнала: № 4

Номера страниц: 80-84

ISSN журнала: 20788320

Место издания: Москва

Издатель: Администрация Ярославской области, Министерство Российской Федерации по связи и информатизации, Государственная техническая комиссия при Президенте Российской Федерации

• Молявко А.А. (Институт вычислительного моделирования СО РАН)
• Карепова Е.Д. (Институт вычислительного моделирования СО РАН)
• Садовский М.Г. (Институт вычислительного моделирования СО РАН)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК