Resumen

El algoritmo Smith-Waterman (SW) se ha utilizado ampliamente para buscar secuencias biológicas en bases de datos bioinformáticas. Recientemente, varios trabajos han adoptado la tarjeta gráfica con unidades de procesamiento gráfico (GPU) y su modelo CUDA asociado para mejorar el rendimiento de los cálculos SW. Sin embargo, estos trabajos se centraban principalmente en la búsqueda en bases de datos de proteínas utilizando la técnica de paralelización entre tareas, y sólo utilizaban la capacidad de la GPU para realizar los cálculos SW uno a uno. Por tanto, en este artículo proponemos un método eficiente de alineación de SW, denominado CUDA-SWfr, para la búsqueda en bases de datos de proteínas utilizando la técnica de paralelización intratarea basada en un sistema colaborativo CPU-GPU. Antes de realizar los cálculos de SW en la GPU, se aplica un procedimiento en la CPU utilizando el esquema de filtrado de distancias de frecuencia (FDFS) para eliminar los alineamientos innecesarios. Los resultados experimentales indican que CUDA-SWfr se ejecuta 9,6 veces y 96 veces más rápido que el método SW basado en CPU sin y con FDFS, respectivamente.

• Materias:Ácido ribonucleico (ARN) Genética vegetal Genómica Proteómica Transcripción genética
• Subjects:Ribonucleic acid (RNA) Plant genetics Genomics Proteomics Genetic transcription
• Palabras claves:búsqueda en bases de datos de proteínas, cálculos SW, CPU, método eficiente de alineación SW, esquema de filtrado de distancias de frecuencia, unidades de procesamiento gráfico, modelo CUDA asociado, bases de datos de secuencias biológicas, técnica de paralelización intertareas, técnica de paralelización intratareas
• Keywords:protein database search, SW computations, CPU, efficient SW alignment method, frequency distance filtration scheme, Graphic Processing Units, associated CUDA model, biological sequence databases, intertask parallelization technique, intratask parallelization technique