MetaBinG: using GPUs to accelerate metagenomic sequence classification.
MetaBinG: using GPUs to accelerate metagenomic sequence classification.
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MetaBinG：使用 GPU 加速宏基因组序列分类
DOI：
10.1371/journal.pone.0025353
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Wei C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jia P;Xuan L;Liu L;Wei C
元基因组序列分类是将序列分配给它们的源基因组的过程。这是元基因组序列数据分析的重要步骤之一。尽管有很多方法存在，但在有限的时间内对高通量的元基因组序列数据进行分类仍然是一个挑战。本文提出了一种基于图形处理器的超快速元基因组序列分类系统(MetaBinG)。MetaBinG的准确率可与现有最好的系统相媲美，它可以在5分钟内对454个读数中的100万个进行分类，比现有系统快2个数量级以上。MetaBinG在http://cbb.sjtu.edu.cn/~ccwei/pub/software/MetaBinG/MetaBinG.php.上公开发售
Metagenomic sequence classification is a procedure to assign sequences to their source genomes. It is one of the important steps for metagenomic sequence data analysis. Although many methods exist, classification of high-throughput metagenomic sequence data in a limited time is still a challenge. We present here an ultra-fast metagenomic sequence classification system (MetaBinG) using graphic processing units (GPUs). The accuracy of MetaBinG is comparable to the best existing systems and it can classify a million of 454 reads within five minutes, which is more than 2 orders of magnitude faster than existing systems. MetaBinG is publicly available at http://cbb.sjtu.edu.cn/~ccwei/pub/software/MetaBinG/MetaBinG.php.
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