Bioinformática y ciencias de la vida
Para la secuencia y el acoplamiento de proteínas se requieren procesos informáticos muy intensos, por lo que es muy ventajoso el uso de GPU compatibles con CUDA. En la actualidad ya se utilizan GPU para el trabajo con códigos de bioinformática y ciencias de la vida.
La aparición de NVIDIA Tesla Bio Workbench proporciona a biofísicos y químicos computacionales las herramientas necesarias para abrir nuevas fronteras en la investigación bioquímica, optimizar los flujos de trabajo y acelerar el ritmo de la investigación científica. Más información.
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| Aceleración de HMMER mediante GPU Informática escalable |
MUMmerGPU: Alto rendimiento en el alineamiento de secuencias de ADN con el uso de GPU Schatz, et al |
Software de bioinformática con CUDA
- GPU HMMER : HMMER en GPU con CUDA
- MUMmerGPU: alto rendimiento en el alineamiento de secuencias de ADN con CUDA
- CUDASW++ : exploración de bases de datos de secuencias de proteínas (Smith-Waterman) con GPUs basadas en CUDA
- Código de Smith-Waterman para GPUs
- Implementación en CUDA del algoritmo de Smith-Waterman
- ClustalW en CUDA: alineación de múltiples secuencias con CUDA
- Folding @ home utilizando GPU con CUDA
- LISSOM: modelo de neocórtex humano con el uso de CUDA
- AutoDock basado en CUDA de Silicon Informatics
Informes técnicos sobre el uso de CUDA en bioinformática
- Alineamiento de secuencias
- MUMmerGPU: alto rendimiento en el alineamiento de secuencias mediante GPU
- CUDASW++: búsquedas en bases de datos de secuencias mediante el algoritmo Smith-Waterman
- Alineamiento de secuencias con el algoritmo Smith-Waterman mediante CUDA
- Artículos sobre bioinformática y CUDA
- Infernal-GPU: alineamiento de ARN acelerado con CUDA , Infernal (INFERence of RNA Alignment)
- Alineamiento de secuencias SWAMP
- CMatch: rápido alineamiento de secuencias proteínicas y genómicas
- Acoplamiento
- Acoplamiento de proteínas en 3D
- Aceleración de PIPER con CUDA
- Tareas de acoplamiento de proteínas en la Universidad de Wisconsin y vídeo de entrevista con David Dynerman
- Jack Collins del National Cancer Institute habla acerca de la informática con GPU
- Algoritmo de simulación estocástica (SSA) para sistemas biológicos
- Modelos computacionales independientes de la corteza visual humana
- Herramienta de chips de ADN para el ensayo de expresión genómica mediante el cálculo de distancia euclidiana de elementos pareados en GPU
Aceleración por CUDA de relaciones verticales
Ver también
