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首页> 外文期刊>Computational Biology and Bioinformatics, IEEE/ACM Transactions on >Parallel Mutual Information Based Construction of Genome-Scale Networks on the Intel®Xeon Phi™ Coprocessor
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Parallel Mutual Information Based Construction of Genome-Scale Networks on the Intel®Xeon Phi™ Coprocessor

机译：基于并行互信息的英特尔®至强融核™协处理器上的基因组规模网络的构建

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Construction of whole-genome networks from large-scale gene expression data is an important problem in systems biology. While several techniques have been developed, most cannot handle network reconstruction at the whole-genome scale, and the few that can, require large clusters. In this paper, we present a solution on the Intel Xeon Phi coprocessor, taking advantage of its multi-level parallelism including many x86-based cores, multiple threads per core, and vector processing units. We also present a solution on the Intel® Xeon® processor. Our solution is based on TINGe, a fast parallel network reconstruction technique that uses mutual information and permutation testing for assessing statistical significance. We demonstrate the first ever inference of a plant whole genome regulatory network on a single chip by constructing a 15,575 gene network of the plant Arabidopsis thaliana from 3,137 microarray experiments in only 22 minutes. In addition, our optimization for parallelizing mutual information computation on the Intel Xeon Phi coprocessor holds out lessons that are applicable to other domains.
机译：利用大规模基因表达数据构建全基因组网络是系统生物学中的重要问题。尽管已经开发了几种技术，但大多数技术无法处理整个基因组规模的网络重建，而少数技术可能需要大型集群。在本文中，我们利用Intel Xeon Phi协处理器提供了一个解决方案，该方案利用了它的多层并行性，其中包括许多基于x86的内核，每个内核多个线程以及矢量处理单元。我们还提出了针对英特尔®至强®处理器的解决方案。我们的解决方案基于TINGe，这是一种快速的并行网络重建技术，该技术使用互信息和置换测试来评估统计显着性。我们仅在22分钟内通过3137个微阵列实验构建了拟南芥植物的15575个基因网络，从而证明了单芯片上植物全基因组调控网络的首次推断。此外，我们针对在英特尔至强融核协处理器上并行化相互信息计算的优化提供了适用于其他领域的课程。

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