Implementación en GPU del Estadístico t para análisis de expresión genética en microarreglos
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad de Guanajuato
2012
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876423523538305024 |
|---|---|
| author | Eduardo Romero-Vivas |
| author_facet | Eduardo Romero-Vivas |
| contents | Implementación en GPU del Estadístico t para análisis de expresión genética en microarreglos Eduardo Romero-Vivas Fernando Von Borstel Luna Isaac Villa-Medina Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) GPU CUDA microarreglo Introducción: Los microarreglos de ADN son utilizados para analizar simultáneamente el nivel de expresión de genes bajo múltiples condiciones; sin embargo, la masiva cantidad de datos generados hacen que su análisis sea un candidato ideal para su procesamiento en paralelo. La utilización de Unidades de Procesamiento Gráfico de Propósito General (GPGPU) es una alternativa eficiente y de bajo costo, comparada contra aplicaciones que utilizan CPUs. Objetivo: Implementación de algoritmos basados en la Arquitectura de Dispositivos de Cómputo Unificado (CUDA) para determinar la significancia estadística en la evaluación de los niveles de expresión de genes en microarreglos. Método: Análisis paramétrico t-pareado desarrollado en CUDA. Resultados: La evaluación utilizando la implementación en CUDA es 5 a 30 veces más rápida que la implementación en CPU, dependiendo del número de genes a ser evaluados. Conclusiones: Los resultados son comparados contra las implementaciones tradicionales en CPU; se proponen mejoras. 2012 artículo científico 0188-6266 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=41624636004 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=416 Acta Universitaria application/pdf Universidad de Guanajuato Acta Universitaria (México) Num.6 Vol.22 |
| format | Artículo científico |
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| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Universidad de Guanajuato |
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| topic | Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) GPU CUDA microarreglo |
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