Survey of Biological High Performance Computing: Algorithms, Implementations and Outlook Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During recent years there has been an explosive growth of biological data coming from genome projects, proteomics, protein structure determination, and the rapid expansion in digitization of patient biological data. Powerful computational techniques are required to understand and analyze biological information encoded by DNA sequences, which are frequently compared and searched for matching or near-matching patterns. Comparison of DNA sequences and genes can be useful to investigate the common functionalities of the corresponding organisms and to get a better understanding of how specific genes or groups of genes are organized. This kind of similarity calculation is known as sequence alignment and its objective is to identify similarities between subsequences of strings. Gene sequence alignment is one such problem that serves as an initial step in many of the problems in bioinformatics. Solving computational biology problems can be accelerated by algorithmic improvements or with the help of high-performance computing architectures. Such architectures include superscalar uniprocessors, parallel systems and dedicated hardware implementations of algorithms. FPGAs have emerged as high-performance computing accelerators, capable of implementing massively parallelized versions of computationally intensive algorithms. Their reprogrammability allows different algorithm-specific computing architectures to be implemented using the same hardware resource. In this article we provide a state of the art review for this field of research. We identify specific algorithmic problems and how hardware architectures can be designed to solve them. We present systems recently reported, describe their main features, and provide a comparison between them. Finally, we offer some directions for future investigations
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle