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【2h】

Modern Computational Techniques for the HMMER Sequence Analysis

机译:HMMER序列分析的现代计算技术

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摘要

This paper focuses on the latest research and critical reviews on modern computing architectures, software and hardware accelerated algorithms for bioinformatics data analysis with an emphasis on one of the most important sequence analysis applications—hidden Markov models (HMM). We show the detailed performance comparison of sequence analysis tools on various computing platforms recently developed in the bioinformatics society. The characteristics of the sequence analysis, such as data and compute-intensive natures, make it very attractive to optimize and parallelize by using both traditional software approach and innovated hardware acceleration technologies.
机译:本文着重于对现代计算体系结构,用于生物信息学数据分析的软件和硬件加速算法的最新研究和重要评论,重点关注最重要的序列分析应用程序之一-隐马尔可夫模型(HMM)。我们展示了序列分析工具在生物信息社会中最近开发的各种计算平台上的详细性能比较。序列分析的特性(例如数据和计算密集型特性)使使用传统软件方法和创新的硬件加速技术进行优化和并行化变得非常有吸引力。

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