Le séquençage et le docking des protéines sont des tâches de calcul très exigeantes pouvant être optimisées avec l’utilisation de GPU compatibles avec CUDA. De nombreux projets actuels utilisent le GPU pour améliorer leurs codes dans le domaine de la bio-informatique et des sciences biologiques.

Le lancement de l’initiative NVIDIA Tesla Bio Workbench permet aux biophysiciens et aux chimistes de repousser les limites de la recherche biochimique, ce qui permet d’optimiser le flux de travail et d’accélérer les avancées de la recherche. En savoir plus.

BGI accélère l’analyse génomique grâce aux GPU NVIDIA
Découvrez comment l’institut de Génomique de Beijing (BGI) utilise les GPU NVIDIA Tesla pour accélérer le séquençage ADN.

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Principaux éditeurs et applications de bio-informatique utilisant CUDA

*Accélération théorique par rapport à un système basé sur un CPU quad-core x64. Données calculées en interne par NVIDIA ou fournies par l’éditeur de l’application..

Logiciels de bio-informatique utilisant CUDA

• MUMmerGPU : logiciel compatible avec CUDA d’alignement à haut débit des séquences ADN
• Code de Smith-Waterman sur GPU
• Smith-Waterman CUDA en ligne
• ClustalW sur CUDA : alignement multiple de séquences avec CUDA
• Folding @ home : logiciel exploitant les GPU compatibles avec CUDA
• LISSOM : modèle informatique de néocortex humain compatible avec CUDA
• Logiciel AutoDock de Silicon Informatics, basé sur CUDA

Rapports techniques sur la bio-informatique et CUDA

• Alignement des séquences
• MUMmerGPU : logiciel utilisant les GPU pour aligner à haut débit des séquences ADN
• CUDASW++ : recherches dans des bases de données de séquences Smith-Waterman
• Smith-Waterman : logiciel d’alignement des séquences utilisant CUDA
• Documents techniques sur l’usage de CUDA en bio-informatique
• Infernal-GPU : logiciel d’alignement ARN accéléré par CUDA , Infernal (INFERence de l’alignement ARN)
• SWAMP : alignement des séquences
• CMatch : logiciel d’alignement des séquences des protéines et des gènes

• Docking
• Docking des protéines en 3D
• Accélération PIPER avec CUDA
• Travaux de docking des protéines de l’Université du Wisconsin et interview vidéo de David Dynerman
• Jack Collins du National Cancer Institute parle du calcul par le GPU
• Pipeline de calcul à hautes performances pour l’analyse de données métagénomiques
• MrBayes et l’accélération GPU
• Simulation stochastique d’algorithmes (SSA) pour les systèmes biologiques
• Modèles de calcul à auto-organisation pour le cortex visuel humain
• Outil ADN micro-réseau pour analyser à l'aide des GPU l’expression des gènes par le biais des distances euclidiennes (mesurées par une méthode de comparaison par paires)

Méthodes d’accélération CUDA connexes

• Imagerie médicale
• Dynamique moléculaire
• Chimie par modélisation numérique
• Accélération MATLAB

Voir aussi

• Autres solutions verticales Tesla
• Outils de développement de logiciels et bibliothèques CUDA