田博
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：大连理工大学国家示范性软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- CUDA-TP:基于GPU的自顶向下完整蛋白质鉴定并行算法被引量：1
- 2018年
- 蛋白质及蛋白质翻译后修饰(post-translational modifications,PTMs)的鉴定是蛋白质组学研究的基础,对整个领域的进一步发展有着十分重要的意义.近年来,质谱设备的快速发展使得获取"自顶向下"(top-down,TD)的高精度完整蛋白质质谱数据成为可能.目前基于TD质谱数据的完整蛋白质鉴定算法虽然在匹配精度、PTM位点的推断上取得了一些成效,但它们运行时间还有很大的不足和提升空间.利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)可以将大规模的重复计算并行化,提高串行程序的执行速度.CUDA-TP算法基于通用并行计算架构(compute unified device architecture,CUDA)来计算蛋白质与TD质谱数据的匹配分数.首先,对每一个质谱数据,CUDA-TP利用优化的MS-Filter算法在蛋白质数据库中过滤出其对应的少数候选蛋白质集合,然后通过AVL(adelson-velskii and landis)树加速质谱匹配过程.GPU中的多线程技术被用来并行化谱图网格及最终数组中所有元素的前驱结点的求解.同时,该算法还使用target-decoy策略来控制蛋白质与质谱图匹配结果的错误发现率(false discovery rate,FDR).实验结果表明:CUDA-TP算法能够有效地加速完整蛋白质的鉴定,速度分别比MS-TopDown和MS-Align+快10倍与2倍.到目前为止,这是唯一能够利用CUDA架构来加速完整蛋白质鉴定的研究工作.CUDA-TP源代码公布在https://github.com/dqiong/CUDA-TP.
- 段琼田博陈征王洁何增有
- 关键词：蛋白质鉴定图形处理器
- 基于置换检验的聚类结果评估被引量：1
- 2016年
- 对聚类结果,传统的评估方法不能从统计意义上对结果评估。ECP是一种新颖的基于置换检验的评估算法。ECP直接对聚类结果进行置换检验从而计算出p-value。为了测试ECP的效果,利用了UCI中的iris,wine,yeast数据集对算法进行评测。实验结果表明,ECP可以在能够接受的时间内运算出比较准确的实验结果。
- 谷飞洋田博张思萌陈征何增有
- 关键词：聚类
- 面向PCP-MS数据的PPI网络推断算法
- 2019年
- 随着蛋白质组学的发展,研究者们开始聚焦于人类的全部蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络的建立,质谱分析技术已成为预测蛋白质相互作用的代表方法。质谱技术是构建蛋白质相互作用网络的主要实验手段之一,基于质谱技术产生了大量的蛋白质纯化数据,如AP-MS数据和PCP-MS数据等。这些数据为PPI网络的构建提供了重要的数据支持,但是通过人工的手段来构建PPI网络不仅低效,而且很不现实。因此,面向PCP-MS数据的网络推断算法是生物信息学研究的一个热点问题。文中针对一类主流的质谱(PCP-MS)数据的PPI网络构建算法问题开展研究,从解决目前存在的瓶颈问题出发,达到构建高质量PPI网络的目的。现有的面向PCP-MS数据的PPI网络推断算法的研究还处于初级阶段,相关方法较少。同时,算法结果的质量还存在着一些问题:1)很多错误的相互作用被包含在不同的推断算法结果中,同时一些正确的相互作用在结果中被遗漏;2)不同的推断算法在同一数据集上的表现差异较大;3)对于不同的数据集,同一算法表现性能的波动方差较大。因此,为了从PCP-MS数据中推断出结构可靠、质量较高的PPI网络,文中提出一种基于相关性分析与排序整合的PPI评分方法。该方法基于无监督学习,包括以下两个步骤:1)计算蛋白质之间的相关系数,得到多组相关性结果;2)采用排序整合的方法对多组结果进行整合,得到整合后的PPI分数。实验结果表明,所提方法在不使用参考标准的情况下,可以达到与有监督学习方法接近的结果。
- 陈征田博何增有
- 关键词：PPI网络
