
염기서열 및 단백질 결합은 매우 정교한 컴퓨팅을 요하며 CUDA 기반의 GPU로 상당한 성능 이점을 누릴 수 있습니다. 보다 다양한 생명과학 코드나 생체정보종합분석 분야에서 GPU를 활용하기 위한 연구가 진행되고 있습니다.
![]() |
![]() |
| GPU를 이용한 HMMER 가속화 확장형 정보과학 |
MUMmer GPU: GPU를 이용한 대량염기서열결정 솃쓰 외 (Schatz, et al) |
![]() |
|
CUDA를 이용한 생체정보종합분석 소프트웨어
- GPU HMMER : CUDA 기반 GPU상 HMMER
- MUMmerGPU: CUDA를 이용한 대량염기서열결정
- CUDASW++: CUDA 지원 GPU에서 단백질 시퀀스 데이터베이스(Smith-Waterman) 스캐닝
- GPU에 대한 Smith-Waterman 코드
- 온라인 CUDA Smith-Waterman
- CUDA 상의 ClustalW: CUDA를 사용한 다중 시퀀스 정렬
- CUDA기반 GPU를 이용한 폴딩앳홈(Folding @ home)
- LISSOM: model of human neocortex using CUDA
- CUDA 기반 Silicon Informatics 의 오토도크 (AutoDock)
- 서열정렬
- 도킹
- 3차원 단백질 결합(Docking)
- CUDA를 이용한 PIPER 가속화:
- 위스콘신 대학의 단백질 도킹 연구 및 데이비드 다이너만(David Dynerman) 인터뷰 동영상
- 미국국립암협회(National Cancer Institute)의 제크 콜린스 (Jack Collins)가 말하는 GPU 컴퓨팅
- 생물계를 위한 확률적 시뮬레이션 알고리즘 (Stochastic simulation algorithm)
- 인간 시각령(시신경으로부터 흥분을 받아들이는 대뇌 피질의 부분)의 자기조직화 컴퓨테이션 모델
- GPU상 페어와이즈 유클리디안 거리 컴퓨팅을 통한 유전자 발현 측정용 DNA 칩 툴


