期刊简介
本刊（中国自然科学核心期刊）系军事医学科学院主办的国内外公开发行的综合性学术期刊。本刊以刊登军事医学及相关学科的创新性论著为主，选登部分研究简报，技术方法及有一定指导性的文献综述。内容涉及放射医学、微生物学与流行病学、药理学与毒理学、药物化学、基础医学、卫生学与环境医学、卫生装备、临床医学及医学高新技术等领域。
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- 杂志名称：军事医学杂志
- 主管单位：军事医学科学院
- 主办单位：军事医学科学院
- 国际刊号：1674-9960
- 国内刊号：11-5950/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：中国自然科学核心期刊期刊收录：知网收录(中), 上海图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), CA 化学文摘(美), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 维普收录(中), 国家图书馆馆藏, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊)
基于CUDA的BLASTN加速研究
刘阳；王小磊；毛逸清；李江域；赵东升
关键词：序列比对, CUDA, BLASTN, 并行计算
摘要：目的 利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)计算技术对广泛使用的生物信息学序列比对工具BLASTN加速,服务于新一代测序技术条件下海量生物序列数据分析任务.方法 采用计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)并行计算架构,从GPU多线程并行和多GPU并行两个维度,对核酸序列比对工具BLASTN的种子查找阶段和不允许空位延伸阶段进行并行加速.结果 基于CUDA的CUDA-BLASTN取得了显著的加速效果,与FSA-BLAST相比,采用单个Nvidia Tesla C2075显卡在以上两阶段取得了高达26.8倍的加速比,而且结果准确度没有降低.CUDA-BLASTN特别适合于中长查询序列对长序列数据库的比对任务.结论 利用GPU计算可在较大程度上加速序列比对过程,性价比较高,具有很好的应用前景.
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