多核计算机上的生物序列并行对齐策略

"A data parallel strategy for aligning multiple biological sequences on multi-core computers" 本文探讨的是在生物计算领域中的大规模序列比对问题，这是一个随着生物信息学发展而需求日益增长的挑战。作者采用数据并行性范式，这是一种适用于多核计算机上处理大规模任务的方法，旨在实现高度的并行化。通过数据并行性，他们提出了一种通用策略，可以用来加速任何多重序列比对算法的执行。 在该策略中，作者应用了五种不同的聚类算法，这表明他们可能在序列比对过程中利用这些算法来分组或预处理输入序列，以便更有效地进行并行计算。聚类可以帮助减少计算复杂性，通过将相似的序列分组在一起，从而降低需要进行比对的独立序列对的数量。 数据并行性是并行计算的一个关键概念，它涉及将大问题分解成多个小任务，然后在多核处理器的不同核心上同时处理这些任务。在这种情况下，每个核心可以独立地处理一部分序列比对，显著提高了计算速度。文章中提到的数据并行策略可能是通过并行化序列比对的计算密集型步骤，如Smith-Waterman或Needleman-Wunsch算法，来提高整体性能。 此外，论文发表在《计算机生物学与医学》(Computers in Biology and Medicine)期刊上，这表明该研究具有科学性和实用性，可能已经被同行评审，并且对生物信息学社区产生了影响。引用次数（CITATIONS）和阅读次数（READS）显示了该研究的影响力。作者包括来自湖南大学、长沙国家超级计算机中心以及扎加齐格大学的研究人员，他们在生物计算和并行计算领域有丰富的出版物和引用记录。 这篇论文介绍了一种利用多核计算机上的数据并行性来加速生物序列比对的有效策略，这是生物信息学领域一个关键的计算问题。通过结合聚类算法和数据并行性，研究人员能够提高处理大量生物序列的速度，这对于基因组分析、进化研究和疾病关联性探索等生物学问题具有重要意义。