Hardware acceleration of the novel two dimensional Burrows‐Wheeler Aligner algorithm with maximal exact matches seed extension kernel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Next‐generation sequencing techniques have dramatically increased the amount of genomic data being sequenced, which calls for the acceleration of the alignment algorithms. This article proposes an FPGA‐based accelerated implementation of the seed extension kernel of the Burrows–Wheeler alignment genomic mapping algorithm. The well‐known Smith–Waterman algorithm is used during the seed extension to find the optimum alignment between the sequences. The state‐of‐the‐art architectures in the literature use one‐dimensional (1‐D) systolic arrays to fill a similarity matrix, based on the best score out of all match combinations, mismatches and gaps are computed. The cells on the same anti‐diagonal are computed in parallel in these architectures. We propose a novel 2‐dimensional architecture in which all the cells on the same rows and the same columns are computed in parallel and, thereby, significantly accelerated the process. The similarity matrix cells are computed in two phases: (1) the calculation phase and (2) error compensation phase. The calculation phase roughly approximate the cell values and the approximation error is fixed up during the error compensation phase. Our simulation results show that the proposed architecture can be up to 718x and 1.7x faster than the software execution and the 1‐D systolic arrays, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».