检索结果-南通市图书馆

一种用于高变异细菌检测的PCR引物设计新方法

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军事医学 2023年第4期47卷 297-301,F0003页

作者：户东正屈武斌郑翔文佟凡李江域赵东升军事科学院军事医学研究院信息中心北京100850 艾吉泰康生物科技(北京)有限公司北京102206

目的建立一种引物设计新方法,提升高变异细菌检测引物的特异性和敏感性。方法通过基因命名实体识别技术标注文献中的基因,构建高变异细菌保守基因知识库用于指导引物设计;通过MAFFT、Clustal Omega、Gblocks、Primer3、MFEprimer3.0... 详细信息

目的建立一种引物设计新方法,提升高变异细菌检测引物的特异性和敏感性。方法通过基因命名实体识别技术标注文献中的基因,构建高变异细菌保守基因知识库用于指导引物设计;通过MAFFT、Clustal Omega、Gblocks、Primer3、MFEprimer3.0进行多序列比对、引物设计、引物评价和迭代设计单重引物,并利用改进的索引算法和并行计算实现高性能特异性检测;利用贪心算法组合单重引物得到多重引物。结果对大肠杆菌、志贺菌、单核细胞增生李斯特菌、金黄色葡萄球菌、沙门菌等5种高变异细菌进行了引物设计。经比较,根据该法设计的单重引物比文献中检测同一保守基因的引物特异性和敏感性更强;设计的针对各细菌的多重引物具有强特异性,敏感性方面除大肠杆菌引物的覆盖率达到93.14%,其余细菌引物的覆盖率均超过99%。结论该法能够适用于高变异细菌检测的PCR引物设计。

关键词：高变异细菌引物设计特异性敏感性高性能计算

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GPU计算及其在生物医学研究中的应用

军事医学 2011年第8期35卷 634-636页

作者：李江域赵东升王玉民军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所北京100850 军事医学科学院生物工程研究所北京100071

高性能计算是现代生物医学研究的重要工具和手段,传统的基于通用处理器(CPU)的计算机已很难满足生物医学研究对计算性能、效率和成本等多方面的综合性要求。近年来,图形处理器(GPU)计算技术异军突起,成为高性能计算领域的研究热点。本... 详细信息

高性能计算是现代生物医学研究的重要工具和手段,传统的基于通用处理器(CPU)的计算机已很难满足生物医学研究对计算性能、效率和成本等多方面的综合性要求。近年来,图形处理器(GPU)计算技术异军突起,成为高性能计算领域的研究热点。本文介绍了GPU计算的基本概念、编程方法和特点,总结和讨论了GPU计算在生物医学中的应用现状和存在问题。最后,结合实际情况提出了利用GPU计算的一些研究工作设想。

关键词：生物信息学计算生物学高性能计算 GPU

基于高通量测序数据的微生物检测算法研究进展

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军事医学 2015年第1期39卷 71-74页

作者：李江域王小磊毛逸清赵东升军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所北京100850

新一代高通量测序技术的发展,推动了多个相关研究领域的发展。国际上许多研究机构正在研究利用高通量测序数据进行微生物检测的算法,目前已有一些基于高通量测序数据的微生物检测算法流程设计成功并公开发布。该文通过调研利用高通量测... 详细信息

新一代高通量测序技术的发展,推动了多个相关研究领域的发展。国际上许多研究机构正在研究利用高通量测序数据进行微生物检测的算法,目前已有一些基于高通量测序数据的微生物检测算法流程设计成功并公开发布。该文通过调研利用高通量测序数据进行微生物检测的相关文献,研究已发布的基于高通量测序数据的微生物检测算法的功能和实现流程,分析几个有代表性算法的优点和不足。最后,对这些检测算法的设计思路进行总结和分类,提出基于高通量测序数据的微生物检测算法的改进设想。

关键词：高通量测序微生物检测生物信息学算法

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基于CUDA的BLASTN加速研究

军事医学 2013年第10期37卷 774-779页

作者：刘阳王小磊毛逸清李江域赵东升军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所北京100850

目的利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)计算技术对广泛使用的生物信息学序列比对工具BLASTN加速,服务于新一代测序技术条件下海量生物序列数据分析任务。方法采用计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA... 详细信息

目的利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)计算技术对广泛使用的生物信息学序列比对工具BLASTN加速,服务于新一代测序技术条件下海量生物序列数据分析任务。方法采用计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)并行计算架构,从GPU多线程并行和多GPU并行两个维度,对核酸序列比对工具BLASTN的种子查找阶段和不允许空位延伸阶段进行并行加速。结果基于CUDA的CUDA-BLASTN取得了显著的加速效果,与FSA-BLAST相比,采用单个Nvidia Tesla C2075显卡在以上两阶段取得了最高达26.8倍的加速比,而且结果准确度没有降低。CUDA-BLASTN特别适合于中长查询序列对长序列数据库的比对任务。结论利用GPU计算可在较大程度上加速序列比对过程,性价比较高,具有很好的应用前景。

关键词：序列比对 CUDA BLASTN 并行计算

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局部序列比对算法及其并行加速研究进展

军事医学 2012年第7期36卷 556-560页

作者：刘阳王小磊李江域毛逸清赵东升军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所北京100850

随着新一代测序技术的发展,传统的序列比对工具已无法满足测序产生的海量生物学数据分析处理的需求,研究如何利用最新的计算技术加速序列比对过程具有十分重要的意义。本文回顾了常用的局部序列比对算法,介绍了基于并行计算原理的序列... 详细信息

随着新一代测序技术的发展,传统的序列比对工具已无法满足测序产生的海量生物学数据分析处理的需求,研究如何利用最新的计算技术加速序列比对过程具有十分重要的意义。本文回顾了常用的局部序列比对算法,介绍了基于并行计算原理的序列比对算法的加速优化策略和主要进展,详细说明了如何利用最新的图形处理器(GPU)计算技术实现高性能的BLAST(basic local alignment search tool)比对算法。最后,结合实际需求,提出和讨论了综合利用云计算和GPU计算实现高性能、高能效的序列比对平台的研究思路。

关键词：序列比对并行计算云计算 Hadoop GPU计算

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基于LMS自适应滤波器实现伪码同步

电子对抗 2007年第4期 24-27,32页

作者：罗云光李江域韩方景国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

介绍了利用自适应滤波器实现直接序列扩频系统PN码同步的新方法。该方法提高了接收机的系统集成度，缩短了同步建立的时间，且在瑞利衰落和多径条件下表现出良好的性能特性，具有广阔的应用前景。

关键词：扩频通信 LMS算法自适应滤波器同步

维普期刊数据库评论

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Docker技术在生物信息学中的应用

军事医学 2016年第7期40卷 614-616,F0003页

作者：佟凡王小磊李江域屈武斌赵东升军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所北京100850 艾吉泰康生物科技(北京)有限公司北京102206

随着高通量测序、蛋白质组学等生物技术的迅猛发展,生物医学数据、生物信息学工具及分析应用需求均呈现出多样性和复杂性的特点。传统的生物信息计算环境如专用工作站、虚拟机等已无法较好地适应这一情况。Docker作为一种新兴的容器技术... 详细信息

随着高通量测序、蛋白质组学等生物技术的迅猛发展,生物医学数据、生物信息学工具及分析应用需求均呈现出多样性和复杂性的特点。传统的生物信息计算环境如专用工作站、虚拟机等已无法较好地适应这一情况。Docker作为一种新兴的容器技术,具有轻量、开放和安全的优点,为分析和处理生物大数据提供了一种新的解决方案,得到生物信息学开发和应用人员越来越多的关注与使用。该文针对大数据时代下生物信息学工具开发、部署、应用的要求和特点,分析Docker技术在生物信息学中应用的优势,介绍了该技术在生物信息学中的具体应用案例,探讨其有待改进的方面以及未来发展趋势。

关键词： Docker 云计算生物信息学标准化复用性

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构建NCBI镜像FTP数据库及其应用

军事医学科学院院刊 2010年第3期34卷 272-274页

作者：毛逸清李江域王小磊赵东升军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所北京100850

目的建立一个FTP服务器为院内生物医学研究人员提供快速下载NCBI常用生物数据库的FTP服务。方法采用Linux系统和perl、shell程序设计,构建FTP服务系统。结果与结论系统实现了数据下载、更新、系统管理等功能,并进行了测试,目前系统已经... 详细信息

目的建立一个FTP服务器为院内生物医学研究人员提供快速下载NCBI常用生物数据库的FTP服务。方法采用Linux系统和perl、shell程序设计,构建FTP服务系统。结果与结论系统实现了数据下载、更新、系统管理等功能,并进行了测试,目前系统已经上线服务。

关键词： FTP服务器 NCBI 数据库

利用Galaxy与高性能计算集群构建本地化一站式生物信息学平台

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军事医学 2013年第10期37卷 780-783页

作者：王小磊李江域毛逸清刘阳王玉峰赵东升军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所北京100850

目的构建本地化的高性能一站式数据分析平台,为生物医学研究的相关科研人员提供便捷高效的计算分析服务。方法将Galaxy软件部署在计算集群上,集成工具软件和数据集;利用分布式资源管理应用接口(DRMAA)实现与Sun Grid Engine的协同运作,... 详细信息

目的构建本地化的高性能一站式数据分析平台,为生物医学研究的相关科研人员提供便捷高效的计算分析服务。方法将Galaxy软件部署在计算集群上,集成工具软件和数据集;利用分布式资源管理应用接口(DRMAA)实现与Sun Grid Engine的协同运作,自动调度和分配计算资源;并在集群上构建稳定的Web服务、FTP服务和管理数据库。结果该平台已投入试运行并在不断完善,峰值计算能力达到每秒10万亿次,存储容量为40TB,提供序列比对、短串映射、基因注释、转录组分析、宏基因组分析及进化分析等多种功能,以及容量约为700 GB的人类基因组、病毒、细菌、真菌等参考数据库。结论该平台具备大规模数据分析的能力,能够解决高通量测序所带来的海量生物数据的存储与处理等问题。与在普通服务器上进行数据分析相比,该平台的计算集群能极大地加快数据处理过程,提高研究效率。

关键词：本地化一站式生物信息学 Galaxy 在线分析高性能计算