Analysis of Genetic Expression with Microarrays using GPU Implemented Algorithms



Document title: Analysis of Genetic Expression with Microarrays using GPU Implemented Algorithms
Journal: Computación y sistemas
Database: PERIÓDICA
System number: 000367371
ISSN: 1405-5546
Authors: 1
1
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Institutions: 1Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste S.C., La Paz, Baja California Sur. México
Year:
Season: Jul-Sep
Volumen: 17
Number: 3
Pages: 357-364
Country: México
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Experimental, aplicado
Spanish abstract Los microarreglos de ADN permiten analizar simultáneamente el nivel de expresión de miles de genes ante condiciones múltiples; sin embargo, la gran cantidad de datos generados representa un reto para su análisis y los hace un candidato ideal para el procesamiento masivo paralelo. Dentro de las tecnologías disponibles, el uso de cómputo en tarjetas gráficas de propósito general (GPGPU), es una alternativa eficiente, en términos de costo-efectividad, comparada con respecto a las unidades de procesamiento central (CPU). Este artículo presenta la implementación de algoritmos utilizando la arquitectura de cómputo unificada (CUDA), para determinar la significancia estadística en la evaluación de niveles de expresión génica para un experimento de hibridación de microarreglos, diseñado y llevado a cabo en el Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S.C. (CIBNOR). Los resultados obtenidos se comparan con respecto a las implementaciones tradicionales
English abstract DNA microarrays are used to simultaneously analyze the expression level of thousands of genes under multiple conditions; however, massive amount of data is generated making its analysis a challenge and an ideal candidate for massive parallel processing. Among the available technologies, the use of General Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) is an efficient cost-effective alternative, compared to a Central Processing Unit (CPU). This paper presents an implementation of algorithms using Compute Unified Device Architecture (CUDA) to determine statistical significance in the evaluation of gene expression levels for a microarray hybridization experiment designed and carried out at the Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste S.C. (CIBNOR). The obtained results are compared to traditional implementations
Disciplines: Ciencias de la computación,
Biología
Keyword: Procesamiento de datos,
Genética,
ADN,
Microarreglos genéticos,
Unidades de procesamiento gráfico,
Arquitectura de cómputo uinificada,
Hibridación,
Expresión génica
Keyword: Computer science,
Biology,
Data processing,
Genetics,
DNA,
Genetic microarrays,
Unified computing architecture,
Hybridization,
Gene expression
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