El Instituto Genómico más Grande del Mundo Usa las GPU en su Trabajo como Pionero
de Nueva Era de Medicina Personalizada Costeable
BEIJING «” GTC Asia «” Diciembre, 2011″” NVIDIA anunció que BGI, el instituto genómico más
grande del mundo, ha disminuido considerablemente el tiempo necesario para analizar grupos de
secuenciación de ADN de casi cuatro días a solo seis horas usando una granja de servidores basados en
la GPU NVIDIA® Teslaâ„¢.
La mejora en rendimiento se considera un paso crítico en determinar, de forma costeable, los bloques
de construcción química que conforman una molécula de ADN. í‰sta es la clave para que la industria
genómica logre su meta de US$1,000 dólares por genoma – el punto en el que el genoma puede ser
usado en diagnósticos clínicos como componente clave del cuidado de un paciente.
«Nos estamos ahogando en la información del genoma que nuestras máquinas de secuenciación de gran
volumen crean todos los días,» comenta el Dr. Bingqiang Wang, jefe de cómputo de alto desempeño
en BGI. «La aceleración en GPU de nuestras aplicaciones de secuenciación de genoma le permite
a nuestros científicos procesar datos a mucho mayor velocidad y lograr adentrarse a las bacterias,
plantas y humanos mucho antes de lo que era posible. Ofrece el potencial para que los investigadores
y profesionales del cuidado de la salud puedan identificar medicinas y tratamientos personalizados
altamente efectivos y costeables.»
Los investigadores y colaboradores de BGI han desarrollado tres aplicaciones de análisis de datos de
genoma que son aceleradas con las GPU NVIDIA Tesla:
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Alineador SOAP3 – Alinea lecturas cortas de la máquina secuenciadora contra las secuencias de
BGI Enfrenta Problema de Información de ADN Usando las GPU NVIDIA Tesla
genoma de referencia existentes. Con aceleración en GPU, el alineador SOAP3 puede encontrar
tres alineaciones distintas en decimas de segundos por millón de lecturas, en vez de decimas
de minutos sin aceleración de GPU. Esto significa que el ensamble y secuenciación de genomas
individuales para comparación de los previamente secuenciados y estudiados puede ser
ejecutado rápidamente para entender los estados potenciales de enfermedades y tratamientos.
BGI Enfrenta Problema de Información de ADN Usando las GPU NVIDIA Tesla
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«¢
GSNP (detección SNP) – Una versión acelerada por GPU del popular software SOAPsnp que
detecta variaciones de polimorfismo de nucleótido único (SNP, por sus siglas en inglés) en el
ADN de un genoma. í‰stas variaciones SNP en el ADN pueden ser usadas para estudiar como
los individuos generan enfermedades de forma diferente y responden a bacterias, virus y
medicinas.
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GAMA (herramienta de genotipo de alta resolución) – Encuentra la distribución de ocurrencias o
frecuencia de variantes particulares en los genes, como el color de los ojos o el riesgo de cáncer
en un set de genes.
«La única forma en la que la ciencia logre la meta de US$1,000 dólares es a través de tecnologías que
permitan analizar la información del genoma del ADN más fácilmente y de forma más costeable,»
comenta Sumit Gupta, gerente del negocio Tesla en NVIDIA. «El cómputo en GPU permite a los
investigadores lograr mejoras de rendimiento sobresalientes en aplicaciones científicas, que pueden
ayudar a reducir el costo y complejidad de todo tipo de investigación crítica.»
BGI hace un revolucionario trabajo en secuenciación de genoma en un amplio rango de formas de vida,
que van desde plantas y E.coli hasta un panda gigante, para desarrollar mejores medicinas, mejorar el
cuidado de la salud y desarrollar comida genéticamente mejorada. La capacidad de secuenciación de BGI
se espera que sobrepase el equivalente a más de 700,000 genomas humanos por año, una dramática
mejora sobre los esfuerzos iniciales, que tomaron 13 años para secuenciar un solo genoma.
Las GPU Tesla son aceleradoras masivamente paralelas basadas en la arquitectura de cómputo NVIDIA
CUDA®. Los desarrolladores de aplicaciones pueden acelerar las aplicaciones usando CUDA C, CUDA
C++, CUDA Fortran, o usando compiladores fáciles de usar basados en directivas.
Para más información sobre BGI, visita el sitio en red de BGI. Para saber más de las GPU Tesla, visita el
sitio en red de Tesla. Para aprender más sobre CUDA, visita el sitio en red de CUDA.
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información, visita la sala de prensa de NVIDIA.
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