Bio-informatica e scienze biologiche
Sequenziamento e combinazione proteica sono compiti molto impegnativi dal punto di vista dei calcoli che traggono enormi vantaggi in termini di performance dall'uso di una GPU CUDA-compatibile. Al momento sono attivi numerosi progetti che utilizzano GPU con diversi programmi di bio-informatica e scienze biologiche.
L'introduzione di NVIDIA Tesla Bio Workbench offre ai biofisici e agli esperti di chimica computazionale gli strumenti necessari per ampliare i confini della ricerca biochimica, ottimizzando il workflow scientifico e accelerando il ritmo delle scoperte. Altre informazioni.
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| Accelerazione di HMMER con GPU Informatica scalabile |
MUMmerGPU: allineamento delle sequenze di DNA a elevato throughput grazie alle GPU Schatz, et al |
Software di bio-informatica che si avvale dell'architettura CUDA
- GPU HMMER : HMMER su GPU CUDA compatibili
- MUMmerGPU: Allineamento delle sequenze di DNA a elevato throughput grazie a CUDA
- CUDASW++ : scansione su GPU CUDA compatibili del database di sequenze proteiche (Smith-Waterman)
- Codice Smith-Waterman su GPU
- Smith-Waterman su CUDA online
- ClustalW su CUDA: allineamento di più sequenze con CUDA
- Folding @ home con GPU CUDA-compatibili
- LISSOM: modello di neocorteccia umana con CUDA
- AutoDock basato su CUDA di Silicon Informatics
Rapporti tecnici sull'uso di CUDA in bio-informatica
- Allineamento delle sequenze
- MUMmerGPU: Allineamento delle sequenze di DNA a elevato throughput grazie alle GPU
- CUDASW++: ricerche nel database di sequenze Smith-Waterman
- Allineamento delle sequenze di Smith-Waterman con CUDA
- Documenti su applicazioni di bio-informatica che si avvalgono dell'architettura CUDA
- Infernal-GPU: Allineamento dell'RNA accelerato da CUDA, Infernal (INFERence of RNA Alignment, inferenza dell'allineamento dell'RNA)
- Allineamento delle sequenze SWAMP
- CMatch: Rapido abbinamento di stringhe sequenziali di proteine e geni
- Abbinamento
- Abbinamento di proteine in 3D
- Accelerazione di PIPER con CUDA
- Operazioni di abbinamento delle proteine alla University of Wisconsin e video intervista di David Dynerman
- Jack Collins del National Cancer Institute parla del GPU computing
- Algoritmo di simulazione stocastica (SSA) per i sistemi biologici
- Modelli di calcolo auto-organizzati della corteccia visiva umana
- Strumento DNA Microarray per l'analisi dell'espressione genica mediante il calcolo su GPU della distanza euclidea fra due punti
Accelerazione mediante CUDA in verticali correlate
Vedere anche
