MPI并行优化的TilingArray信号识别研究

"该文研究了一种针对Tiling Array信号识别流程的并行优化方法，主要涉及滑窗法（Sliding Window, SW）在基因芯片分析中的应用，并通过MPI（Message Passing Interface）实现并行优化。实验基于Affymetrix 2005年的Tiling Array公共数据进行，结果证明并行化对于大规模数据处理具有显著效果和必要性。" 在生物信息学领域，基因芯片是一种高通量技术，用于同时检测大量基因表达水平或DNA序列变异。Tiling Array是其中一种特殊设计的基因芯片，它覆盖了基因组的整个区域，允许对每个位置的序列进行分析，从而获取更全面的基因表达和变异信息。信号识别流程是分析Tiling Array数据的关键步骤，它通常包括预处理、信号强度计算、背景校正、差异表达分析等。 滑窗法（Sliding Window）是信号识别中常用的一种策略，其基本思想是将数据序列分为重叠的小窗口，依次对每个窗口内的数据进行分析。这种方法在处理连续信号时具有良好的灵活性和适应性，能捕捉到局部特征，但缺点是计算量大，尤其对于大规模数据，可能成为分析速度的瓶颈。 为了提高效率，研究者提出了并行处理方案，利用MPI（Message Passing Interface）来实现并行优化。MPI是分布式内存系统中常用的一种通信协议，它允许不同处理器间的进程进行数据交换，以协同完成任务。在Tiling Array信号识别流程中，可以将滑窗法的计算任务分解到多个处理器上并行执行，每个处理器负责处理一部分窗口，从而大幅减少整体计算时间。 实验证明，基于MPI的并行优化版本在处理Affymetrix 2005年Tiling Array数据时，展示了优秀的运行性能。这表明并行化策略对于应对基因芯片分析中的大数据挑战至关重要，能够加速信号识别，提升研究效率，为后续的生物信息分析提供更快捷的工具。 关键词：基因芯片、Tiling Array、信号识别流程、滑窗法、消息传递接口。这些关键词突出了研究的主要内容和方法，表明并行计算技术在生物信息学特别是基因组学研究中的重要应用。