Geri Dön

Hardware acceleration for multiple sequence alignment of proteins

Proteinlerin çoklu dizi hizalaması için donanım hızlandırması

  1. Tez No: 598606
  2. Yazar: İBRAHİM ATEŞPARE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL FAİK BAŞKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Uzun süredir aktif bir araştırma alanı olan Çoklu Dizi Hizalaması (MSA), biyoinformatik alanında kullanılan sayısal hesaplamaya dayalı bir yöntemdir. Proteinler için MSA, üç veya daha fazla amino asit dizisinin hizalanması işlemi anlamına gelmektedir. Bu işlemin çıktıları; homoloji aramaları, filogenetik analiz, protein yapısı tahmini gibi biyoinformatiğin başka alanları için girdi bilgilerini oluşturur. MSA için literatürdeki çözümler genel hatlarıyla üç gruba ayrılır: Doğrudan yaklaşım, gelişimsel yaklaşımlar ve yinelemeli yaklaşımlar. H4MSA, çok amaçlı eniyileme ve bir tür genetik algoritma içeren, mevcut yinelemeli yaklaşımlardan biridir. Bu çalışmada, MSA için bir donanım hızlandırması önerilmiş ve test algoritması olarak H4MSA kullanılmıştır. Hızlandırma, MSA uygulamalarında yaygın bir puanlama çeşidi olan ve ayrıca H4MSA algoritmasında bir amaç fonksiyonu olarak da kullanılan, ağırlıklı çiftler toplamı skoru (WSPS) hesabı için donanımsal bir yapı tasarlanarak geçekleştirilmiştir. Tüm uygulama, bir SOC (tek yonga üzerinde sistem) cihazı içine kurulmuş olup; cihazın FPGA bölümünde donanım bloğu inşa edilmiş ve test algoritması cihazın merkezi işlem biriminde (CPU) çalıştırılmıştır. Tasarımın testi için iyi bilinen bir veri tabanından 12 farklı dizi seti kullanılmış olup, sonuçlar donanımsal hızlandırılmış versiyonun, CPU versiyonuna oranla 1.7x ile 20x arasında hız artırımlarına ulaştığını göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Multiple Sequence Alignment (MSA), which has been an active research area for a long time, is a computational task that is used in the field of bioinformatics. MSA for proteins involves the process of aligning three or more amino acid sequences. The outputs of this task provide further information for other areas in bioinformatics such as homology searches, phylogenetic analysis and protein structure prediction. The algorithmic solutions for MSA can mainly be split into three groups: Direct approach, progressive approaches and iterative approaches. H4MSA is one of the iterative approaches in the literature, that uses multi-objective optimization and a type of genetic algorithm (GA) to solve the MSA problem. In this work, a hardware acceleration is proposed for the MSA tasks and H4MSA is selected as the test algorithm. The acceleration is accomplished by designing a hardware block for the evaluation of weighted sum of pairs score (WSPS), which is a commonly used scoring function in MSA applications and also used as an objective function in the H4MSA algorithm. The entire application is built in a CYCLONE V SOC device, where the hardware is implemented in the FPGA fabric and the test algorithm is run on the CPU core of the device. For testing the design, 12 different sequence sets from a well-known database are used, and the results show that the accelerated version of the algorithm achieves speedups of 1.7x to 20x over the CPU version.

Benzer Tezler

  1. Mobil cihazlar ile derin öğrenme mimarisi kullanarak gerçek zamanlı video nesne izleme

    Deep learning architectures for real-time video object tracking by mobile devices

    ULAŞ TOSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  2. A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking

    Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması

    GAMZE TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  3. Optimizing packed string matching on AVX2 platform

    AVX2 platformu üzerinde paketlenmiş dizgi eşleştirme ve optimizasyonu

    MEHMET AKİF AYDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ

  4. Low power secure SoC for IoT devices using lightweight cryptography acceleration

    Nesnelerin interneti için hafif kriptografi hızlandırıcılı düşük güç tüketimli yonga üstü sistem tasarımı

    HİKMET SEHA ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL FAİK BAŞKAYA

  5. Robot kolların geleneksel ve dinamik kontrolu

    Başlık çevirisi yok

    HASAN PALAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. KEMAL SARIOĞLU