本文關(guān)鍵詞：RNA二級結(jié)構(gòu)能量計算加速器的設(shè)計與實現(xiàn)

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【摘要】：生物大分子的結(jié)構(gòu)對藥物設(shè)計起著重要作用。對生物大分子結(jié)構(gòu)的預(yù)測是生物信息學(xué)中很重要的一個研究領(lǐng)域。RNA作為生物大分子核酸的一種,其結(jié)構(gòu)在蛋白質(zhì)的合成過程中具有重要的作用。由于常規(guī)的生物實驗方法預(yù)測RNA三級結(jié)構(gòu)的成本較高,人們常使用計算機輔助計算方法來預(yù)測其二級結(jié)構(gòu),進而用來研究三級結(jié)構(gòu)。一般認為自由能值最小的那個RNA二級結(jié)構(gòu)是最穩(wěn)定的。隨著RNA序列長度變長,預(yù)測二級結(jié)構(gòu)的計算復(fù)雜度變得越來越大、所需要的計算資源變得越來越多。進行RNA二級結(jié)構(gòu)最小自由能值的高速并行計算變得尤為重要。本文以加速RNA二級結(jié)構(gòu)能量計算為主線。RNA二級結(jié)構(gòu)能量計算加速器的輸入是RNA序列。而RNA和蛋白質(zhì)之間是有很大關(guān)聯(lián)的。本文首先研究了由蛋白質(zhì)序列轉(zhuǎn)換到mRNA序列的算法。其次RNA二級結(jié)構(gòu)能量計算加速器的輸出為RNA二級結(jié)構(gòu)和其自由能值。因此本文在預(yù)測RNA二級結(jié)構(gòu)部分首先研究了遺傳算法,然后針對遺傳算法的缺陷結(jié)合了模擬退火算法的優(yōu)勢,最終RNA二級結(jié)構(gòu)能量計算加速器運用了基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳模擬退火算法來實現(xiàn)。本文的主要工作及貢獻包括:(1)研究了蛋白質(zhì)表達方法,設(shè)計并實現(xiàn)了基于OpenCL的蛋白質(zhì)到RNA序列轉(zhuǎn)換的并行算法;(2)本文分析了傳統(tǒng)遺傳算法中的主要制約因素,如種群規(guī)模、時間成本等,設(shè)計和實現(xiàn)了基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳算法、并進行了測試。最終對運行時間進行比較分析,驗證了算法的加速效果。通過和已知RNA二級結(jié)構(gòu)比較分析,驗證了該算法隨著種群規(guī)模的增加準確率有所提高。同時用Vienna RNA軟件包測試RNA二級結(jié)構(gòu)自由能值;(3)深入研究分析了模擬退火算法的優(yōu)勢,在大規(guī)模種群并行遺傳算法的基礎(chǔ)上結(jié)合了模擬退火算法,設(shè)計并實現(xiàn)了基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳模擬退火算法。測試驗證了該混合算法減慢了達到收斂的速度、提升了預(yù)測的準確率。通過和串行遺傳模擬退火算法運行時間相比,該算法得到了加速。最后用Vienna RNA軟件包測試RNA二級結(jié)構(gòu)自由能值。該算法測出的自由能值和Vienna RNA軟件包測出的自由能值可以作為藥物設(shè)計或者生物研究的參考。
【關(guān)鍵詞】：OpenCL RNA二級結(jié)構(gòu) 能量計算加速器 大規(guī)模種群 遺傳模擬退火算法
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：Q811.4;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 研究背景13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-19
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和貢獻19-20
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)20-21
• 第二章 并行計算與生物信息學(xué)基礎(chǔ)21-39
• 2.1 并行計算簡介21
• 2.2 異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)21-23
• 2.3 異構(gòu)編程模型23-28
• 2.3.1 OpenCL簡介23-24
• 2.3.2 OpenCL架構(gòu)24-28
• 2.4 生物信息學(xué)概述28-29
• 2.5 蛋白質(zhì)29-32
• 2.5.1 蛋白質(zhì)概念及相關(guān)數(shù)據(jù)庫簡介29-30
• 2.5.2 蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)30-32
• 2.6 RNA32-38
• 2.6.1 RNA概念及相關(guān)數(shù)據(jù)庫簡介32
• 2.6.2 RNA二級結(jié)構(gòu)組成32-33
• 2.6.3 RNA二級結(jié)構(gòu)圖形化表示33-35
• 2.6.4 RNA二級結(jié)構(gòu)相關(guān)定義35
• 2.6.5 RNA二級結(jié)構(gòu)自由能計算35-38
• 2.7 本章小結(jié)38-39
• 第三章 基于OpenCL的蛋白質(zhì)轉(zhuǎn)換算法實現(xiàn)39-43
• 3.1 蛋白質(zhì)轉(zhuǎn)換算法設(shè)計39
• 3.2 蛋白質(zhì)轉(zhuǎn)換算法并行實現(xiàn)步驟39-41
• 3.3 測試結(jié)果41-42
• 3.4 實驗分析42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳算法實現(xiàn)43-53
• 4.1 并行遺傳算法設(shè)計43-44
• 4.2 大規(guī)模種群并行遺傳算法實現(xiàn)步驟44-47
• 4.3 測試結(jié)果47-50
• 4.4 實驗分析50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳模擬退火算法實現(xiàn)53-65
• 5.1 并行遺傳模擬退火算法設(shè)計53-54
• 5.2 并行遺傳模擬退火算法步驟54-58
• 5.3 測試結(jié)果58-63
• 5.4 實驗分析63-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)和展望65-67
• 6.1 總結(jié)65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71-72
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文72

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本文編號：1077876