Yeni Nesil Dizileme Analizinde Hizalama Adımının GPU Başarımı

Biyolojik verilerin miktarının artmasıyla birlikte, bu verilerin etkin bir biçimde işlenebilmesi güçleşmiştir. Bu durum, biyoinformatik disiplinini ön plana çıkarmış ve ilgili araçların geliştirilmesine olan ihtiyacı artırmıştır. Yeni nesil dizileme tekniği ile üretilen büyük miktardaki verinin anlamlandırılabilmesi için hassas bir veri analizi süreci yürütülmelidir. Bu süreç içerisinde en yüksek maliyetli adım, hizalama adımıdır. Bu maliyeti azaltan en etkili tekniklerden birisi, grafik işlem biriminin kullanılmasıdır. Bu çalışmada; hizalama adımında CPU ile çalışan Burrows-Wheeler hizalayıcı ve GPU programlama versiyonu olan BarraCUDA araçlarının performansı, farklı veri setleri için hizalama oranları ve hesaplama zamanları açısından karşılaştırılmıştır. Çalışmada ayrıca, bu araçların toplam çalışma zamanlarının yanı sıra, hizalama alt adımlarının bir veya birden fazla GPU kullanıldığındaki çalışma zamanları da incelenmiştir. Her bir veri setinde kullanılan araçların hizalama oranlarında benzerlik görülmekle birlikte, GPU destekli BarraCUDA aracılığıyla farklı büyüklükteki verilerde zaman açısından önemli bir yarar sağlandığı görülmüştür. Sonuç olarak, hizalama adımında GPU kullanımı ile tek uçlu verilerde yaklaşık 5 kat, çift uçlu verilerde ise yaklaşık 9 kat hızlanma elde edilmiştir.