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Accelerating Genotype Imputation for Large Dataset on GPU

机译:在GPU上为大数据集加速基因型插补

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摘要

Genotype imputation is an important approach for improving the power of genome-wide association studies. We try to use GPU to accelerate its calculation. The results show that the GPU implementation can reach a l0x speedup for small sample size, and its speedup ability gradually increases with the size of data set, therefore is especially useful for huge data (i.e. GWAS).
机译:基因型估算是提高全基因组关联研究能力的重要方法。我们尝试使用GPU加速其计算。结果表明,对于较小的样本量,GPU实现可以达到10倍的加速,并且其加速能力随着数据集的大小而逐渐增加,因此对于海量数据(即GWAS)尤其有用。

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