大量ゲノム情報に対する配列相同性検索を中心とする大規模配列解析の研究
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12J08766
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Bioinformatics/Life informatics
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
鈴木 脩司 東京工業大学, 大学院情報理工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2012 – 2014
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
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| Budget Amount *help |
¥2,700,000 (Direct Cost: ¥2,700,000)
Fiscal Year 2014: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2013: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2012: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 配列相同性検索 / メタゲノム解析 / GPU / GPGPU |
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| Outline of Annual Research Achievements |
DNA配列の読み取り技術は日々進歩しており, 単位時間当たりの解読量は急速に増加する傾向にある. さらに, 現在, 新しいDNA配列の読み取り技術を用いた次々世代シークエンサが開発され, 十倍以上の大量なデータが読み取れるようになると予想されている. このため, 次々世代シークエンサに対応可能な高速な配列解析の技術が必要とされている.
本研究は大規模配列解析の高速化という観点から次世代、そして次々世代DNAシークエンサに対応したメタゲノムの配列の高速な配列相同性検索ツールの開発を行うものである.
第三年度は第一年度で提案したsuffix arrayによる類似度に基づく可変長文字列比較による配列相同性検索の高速化した手法であるGHOSTXがPLOS ONE誌に掲載され、第二年度で提案したデータベースの部分文字列のクラスタリング情報を用いた配列相同性検索の手法であるGHOSTZがBioinformatics誌に掲載されることが決まった. また, このGHOSTZをgraphic processing unit(GPU)を用いて高速な配列相同性検索を行う手法を提案し, GHOSTZ-GPUソフトウェアとして実装を行った. このGHOSTZ-GPUを実際のメタゲノムのデータを利用して検証したところ, 12 CPU threadsと3 GPUsを利用した場合, GHOSTZの12 CPU threads利用時よりも最大約7倍の速度向上が得られ, この成果をGPU Technology Conference 2015にてポスター発表を行った.
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| Research Progress Status |
本研究課題は平成26年度が最終年度のため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題は平成26年度が最終年度のため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(10 results)
