Это ускорение является важным шагом к пониманию в доступной форме того, из каких химических блоков состоит молекула ДНК. Одной из важнейших целей работы всей индустрии является получение генома за 1000 долларов – только тогда геномика сможет практически использоваться в клинических анализах как часть лечебного процесса пациента.

“Мы тонем в генетических данных, которые каждый день генерируют наши высокопроизводительные машины”, - сказал доктор Бингкианг Уэнг (Bingqiang Wang), руководитель отдела по высокоскоростным вычислениям в BGI. “Ускорение с помощью графических процессоров наших приложений анализа генома позволит ученым быстро обрабатывать данные и буквально заглядывать внутрь бактерий, растений и человека. Исследователи и эксперты медицины смогут быстрее определять высокоэффективные и доступные персональные лекарства и методы лечения.”

Исследователи и сотрудники BGI разработали три приложения анализа данных генома, которые могут ускоряться графическими процессорами NVIDIA Tesla:

• Блок выравнивания SOAP3 – сравнивает короткие последовательности из секвенатора с существующими стандартными геномными последовательностями. С помощью GPU-ускорения скорость его работы вырастает на порядок. Это означает, что можно быстро организовать секвентирование и сборку отдельных геномов для сравнения с предыдущими результатами, чтобы определить будущие потенциальные состояния болезни и методы лечения.
• GSNP (определение ОНП) – GPU-ускоренная версия распространенного программного обеспечения SOAPsnp, которое определяет изменение единичного однонуклеотидного полиморфизма в ДНК генома. Эти изменения можно использовать в изучении того, как индивидуумы по-разному переносят болезни и реагируют на бактерии, вирусы и препараты.
• GAMA (инструмент генотипирования высокого разрешения) – находит распределение или частоту определенных вариантов гена, таких, как цвет глаз или предрасположение к раку предстательной железы, в наборе генов.

“Единственный способ для науки получить геном за 1000 долларов – это применять технологии, ускоряющие и удешевляющие анализ данных ДНК”, - отмечает Сумит Гупта (Sumit Gupta), директор по продуктам Tesla в NVIDIA. “Вычисления на GPU позволяют исследователям значительно повысить скорость работы научных приложений, что поможет сократить расходы и уменьшить сложность многих видов важных исследований.”

BGI проделывает огромную работу в секвентировании геномов широкого спектра форм жизни – от растений и кишечной палочки до больших панд, чтобы создавать более эффективные препараты, улучшать систему здравоохранения и производить генетически улучшенную пищу. В ближайшем времени результаты работы BGI превысят эквивалент в более чем 700 000 человеческих геномов в год. Это невероятный результат по сравнению с ранним этапом, когда на секвентирование одного генома уходило 13 лет.

Графические процессоры Tesla – это массивно параллельные ускорители на базе архитектуры параллельных вычислений NVIDIA CUDA®. Разработчики приложений могут ускорять свои приложения с помощью CUDA C, CUDA C++, CUDA Fortran или простых компиляторов на базе директив.

Подробнее о BGI смотрите на сайте BGI. Подробнее о Tesla GPU смотрите на странице Tesla. Подробнее о CUDA смотрите на странице CUDA.

Новости NVIDIA, информацию о компании и ее продуктах, видео/изображения и другие смотрите в новостном разделе NVIDIA.