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Optimierung des Rekonstruktions-Tools TSNI für genregulatorische Netzwerke mittels Parallelisierung und ein Vergleich mit Time Delay ARACNE

Title:
Optimierung des Rekonstruktions-Tools TSNI für genregulatorische Netzwerke mittels Parallelisierung und ein Vergleich mit Time Delay ARACNE
Abstract:
Gegenstand dieser Veröfffentlichung ist eine Reimplementierung des TSNI (Time Series Network Identification)-Tools zur Rekonstruktion von genregulatorischen Netzwerken aus Zeitserien von Gen-Expressionsprofilen. Das auf gewöhnlichen Differentialgleichungen basierende Tool wurde algorithmisch verbessert und an die Verarbeitung großer Datensätze angepasst. Durch Ausschöpfung des Potentials moderner Multi-CPU und GPU-Architekturen wurden die erforderlichen Berechnungen erheblich beschleunigt. Bei der Überführung des mit Matlab implementierten Tools in die Programmiersprache C wurde zudem die ­Bedienbarkeit verbessert. Durch Einsatz der GPU-beschleunigten Mathematik-Bibliothek MAGMA konnten unter Verwendung eines normalen Desktop-Rechners Leistungssteigerungen um das 18,7-fache bei 11.000 Genen verzeichnet werden. Darüber hinaus rekonstruierte das verbesserte TSNI weitaus mehr biologisch richtige Beziehungen als vergleichbare Anwendungen.
Year:
2019
Publication type:
Journal article
Journal:
Wissenschaftliche Beiträge
ISSN:
0949-8214
Volume:
23
Pages:
7-10
Language:
German
Document status:
Open access
PubListerURL:
https://publister.bib.th-wildau.de/publister/public/publication/2682
Schäfer, M., Jetschni, C., Wang, C., & Pospisil, H. (2019). Optimierung des Rekonstruktions-Tools TSNI für genregulatorische Netzwerke mittels Parallelisierung und ein Vergleich mit Time Delay ARACNE Wissenschaftliche Beiträge. 23, 7-10.
@article{2682,
    author           = {Schäfer, Marco and Jetschni, Christian and Wang, Chong and Pospisil, Heike},
    title            = {Optimierung des Rekonstruktions-Tools TSNI für genregulatorische Netzwerke mittels Parallelisierung und ein Vergleich mit Time Delay ARACNE},
    journal          = {Wissenschaftliche Beiträge},
    year             = {2019},
    volume           = {23},
    pages            = {7-10},
    publisher        = {Technische Hochschule Wildau},
    doi              = {10.15771/0949-8214_2019_1},
    url              = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-10767},
}


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