本文關(guān)鍵詞：CUDA平臺下的復(fù)雜疾病全基因組基因-基因相互作用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

上海交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文 摘要 CUDA平臺下的復(fù)雜疾病全基因組基因-基因相互作用研究 摘 要 復(fù)雜疾病的全基因組基因-基因掃描可以有效發(fā)現(xiàn)多個基因的相互作 用對疾病易感性的貢獻(xiàn)。但是這種掃描的計算量通常非常巨大，限制了它 的實際應(yīng)用。現(xiàn)代圖形處理器（GPU，顯卡）已具有非常強(qiáng)大的并行計算 能力，同時價格低廉。因此，在這項研究中我們使用了基于GPU 的算法， 即SHEsisEpi。它僅與多個位點(diǎn)在全基因組中的易感性相關(guān)，而不受單個位 點(diǎn)的關(guān)聯(lián)分析結(jié)果（即邊際函數(shù)）影響。 我們分析了 WTCCC 數(shù)據(jù)庫提供的雙向情感障礙（bipolar disorder, BPD）數(shù)據(jù)，僅耗時27 小時就完成了全基因組一共500K 個SNP 的掃描，， 比傳統(tǒng)的CPU 程序快將近300 倍。 -12 然后，我們通過對掃描結(jié)果進(jìn)行篩選（p 5.37×10 ），對p 值最小并且 符合條件的SNP 組合，用獨(dú)立的樣本進(jìn)行重復(fù)實驗（475 個BPD 病例，480 個對照組，漢族人群），證明兩對基因組合與BPD 的易感性相關(guān)（a 0.05 ）。 可執(zhí)行文件和源代碼可從SHEsis 主頁進(jìn)行下載（ -x.cn ）。 關(guān)鍵詞：基因-基因相互作用，雙向情感障礙，GPU編程，CUDA 上海交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文 ABSTRACT Genome-wide gene-gene interaction analysis for complex diseases using CUDA platform ABSTRACT Genome-wide gene-gene interaction scan is a promising method to study susceptibility epistasis effects of complex diseases, but its huge computational burden is the biggest challenge for practice. Graphic Processing Unit GPU is highlighted to have extremely high parallel computing ability and low cost. In this study, we developed a GPU-based analytical method, named as SHEsisEpi, which purely focuses on risk epistasis in genome-wide association study GWAS

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