CUDA平台下的复杂疾病全基因组基因-基因相互作用研究

发布时间：2017-12-24 08:14

  本文关键词：CUDA平台下的复杂疾病全基因组基因-基因相互作用研究　出处：《上海交通大学》2010年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 基因-基因相互作用 双向情感障碍 GPU编程 CUDA

【摘要】： 复杂疾病的全基因组基因-基因扫描可以有效发现多个基因的相互作用对疾病易感性的贡献。但是这种扫描的计算量通常非常巨大,限制了它的实际应用。现代图形处理器(GPU,显卡)已具有非常强大的并行计算能力,同时价格低廉。因此,在这项研究中我们使用了基于GPU的算法,即SHEsisEpi。它仅与多个位点在全基因组中的易感性相关,而不受单个位点的关联分析结果(即边际函数)影响。 我们分析了WTCCC数据库提供的双向情感障碍(bipolar disorder, BPD)数据,仅耗时27小时就完成了全基因组一共500K个SNP的扫描,比传统的CPU程序快将近300倍。 然后,我们通过对扫描结果进行筛选(p=5.37×10-12),对p值最小并且符合条件的SNP组合,用独立的样本进行重复实验(475个BPD病例,480个对照组,汉族人群),证明两对基因组合与BPD的易感性相关( a=0.05 )。可执行文件和源代码可从SHEsis主页进行下载(http://analysis.bio-x.cn)。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：R318

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本文编号：1327540