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DOPA: GPU-based protein alignment using database and memory access optimizations

机译:DOPA:使用数据库和内存访问优化的基于GPU的蛋白质比对

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摘要

BackgroundSmith-Waterman (S-W) algorithm is an optimal sequence alignment method for biological databases, but its computational complexity makes it too slow for practical purposes. Heuristics based approximate methods like FASTA and BLAST provide faster solutions but at the cost of reduced accuracy. Also, the expanding volume and varying lengths of sequences necessitate performance efficient restructuring of these databases. Thus to come up with an accurate and fast solution, it is highly desired to speed up the S-W algorithm.
机译:BackgroundSmith-Waterman(S-W)算法是生物数据库的最佳序列比对方法,但其计算复杂性使其在实际应用中太慢。基于启发式的近似方法(例如FASTA和BLAST)可以提供更快的解决方案,但会降低准确性。同样,不断增长的数量和变化的序列长度要求对这些数据库进行高效的重组。因此,为了提出一种准确而快速的解决方案,非常需要加快S-W算法的速度。

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