【摘 要】
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得益于贝叶斯和Metropolis-Hastings算法的高效实现,MrBayes在系统发育学领域成为最受欢迎的系统发育分析工具之一。随着第二代基因测序技术的快速发展和广泛应用,让DNA分子序列的生产效率变得更加高效,降低生产成本的同时提高了质量。由于物种的数量和分子序列的长度急剧增加,导致了候选分子树的样本数量呈指数级增长,从而使重构系统发育树的工作面临巨大的计算难题。为减少分子系统发育分析过程
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得益于贝叶斯和Metropolis-Hastings算法的高效实现,MrBayes在系统发育学领域成为最受欢迎的系统发育分析工具之一。随着第二代基因测序技术的快速发展和广泛应用,让DNA分子序列的生产效率变得更加高效,降低生产成本的同时提高了质量。由于物种的数量和分子序列的长度急剧增加,导致了候选分子树的样本数量呈指数级增长,从而使重构系统发育树的工作面临巨大的计算难题。为减少分子系统发育分析过程中分子树的条件似然概率的计算时间,科研人员提出了很多优化似然计算的方法。本文提出了一种优化的似然概率计算的多线程并行方法用于优化核苷酸分子树的似然概率计算效率。首先,通过修改并行计算任务的分配策略,调整线程的计算次序,改进的线程分配策略有效的提升了线程利用率。其次,根据硬件资源和线程模型动态调整了共享内存的分配模式,尽可能减少数据从全局内存到共享内存的传输时间。然后,根据位点间可变进化速率模型中分子状态似然概率的计算需要对应不同转移概率矩阵,本文方法将前期使用多线程对不同位点似然概率的并行计算,进一步分解为多位点间不同转移概率矩阵下的条件似然概率的计算,通过增加线程数量,优化了线程warp间并行重叠度,提高了并行效率。最后,通过有效的计算任务划分,优化后的计算方法在个人台式机上有更优的计算表现和较好的伸缩性。本文方法与n MC~3（2.1.1v）、tgMC~3（2.0v）方法在一台装有一块NVIDIA Ge Force 1060的个人台式机上,对4组真实数据和30组模拟数据的进行分子系统发育分析实验,其结果表明在核心的似然函数的计算加速上,本文取得的计算性能超过tgMC~3和n MC~3方法,最高达1.78和2.04倍。
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