Accelerating the alignment phase of Minimap2 genome assembly algorithm Using GACT-X in a commercial Cloud FPGA machine (2022)
- Authors:
- Autor USP: TENG, CAROLINA - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PSI
- Subjects: CIRCUITOS FPGA; COMPUTAÇÃO EM NUVEM; BIOINFORMÁTICA; GENÔMICA; ALGORITMOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: O sequenciamento genético pode fornecer informações cruciais em medicina e em estudos de biologia. As tecnologias desenvolvidas na área estão avançando rapidamente e a atual terceira-geração de sequenciadores de genoma possuem melhorias significantes sobre a segunda-geração. Paralelamente a isso, a taxa de sequenciamento vem aumentando exponencialmente, o que, aliado à redução de preços, resultou em um salto de geração de dados genômicos a serem processados. A tecnologia de transistores está atingindo seus limites fundamentais, e a Lei de Moore está se tornando obsoleta, então outras alternativas são necessárias para processar tal quantidade de dados. Long-reads da terceira geração de sequenciadores são um tipo emergente de dados genéticos, com comprimentos médios de milhares de nucleotídeos cada. O algoritmo do Estado-da-Arte Minimap2 é capaz de montar essas reads de volta ao genoma que foi amostrado, mas é um processo computacionalmente intensivo: para o tamanho do genoma humano com cobertura suficiente, os tempos de execução podem chegar a dezenas de horas de CPU. Aceleração em hardware foi proposta como uma aplicação para tornar o Minimap2 mais eficiente, mas até o presente momento, apenas um de seus principais gargalos, a etapa de chaining, foi acelerada com sucesso em FPGA. Nenhuma solução eficiente foi proposta para a etapa de alinhamento, implementada como a função ksw. O GACT-X ´e um design de FPGA em nuvem que executa o alinhamento de SWG em banda, com consumo de memória fixo, adequado para qualquer tamanho de entrada. O GACT-X com tiles de tamanho 4.000 pode ser 2x mais rápido que o ksw ao alinhar sequencias longas. Substituir a função de alinhamento ksw no Minimap2 pelo GACT-X em um sistema híbrido na nuvem podeproporcionar aceleração de até 1,41x sobre toda a execução do software, com precisão comparável para dados que tem alta similaridade com o genoma de referencia. Esta dissertação apresenta todas as informações básicas relevantes, as etapas e os métodos desenvolvimento, os resultados alcançados em três conjuntos de dados diferentes e os trabalhos futuros propostos para este projeto de aceleração.
- Imprenta:
- Data da defesa: 27.07.2022
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ABNT
TENG, Carolina. Accelerating the alignment phase of Minimap2 genome assembly algorithm Using GACT-X in a commercial Cloud FPGA machine. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3140/tde-05092022-084236/. Acesso em: 20 jan. 2026. -
APA
Teng, C. (2022). Accelerating the alignment phase of Minimap2 genome assembly algorithm Using GACT-X in a commercial Cloud FPGA machine (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3140/tde-05092022-084236/ -
NLM
Teng C. Accelerating the alignment phase of Minimap2 genome assembly algorithm Using GACT-X in a commercial Cloud FPGA machine [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3140/tde-05092022-084236/ -
Vancouver
Teng C. Accelerating the alignment phase of Minimap2 genome assembly algorithm Using GACT-X in a commercial Cloud FPGA machine [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3140/tde-05092022-084236/
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