LASSIE:GPUにおける生化学システムの大規模モデルのシミュレーション

TANGHERLONI Andrea; NOBILE Marco S.; NOBILE Marco S.; BESOZZI Daniela; MAURI Giancarlo; MAURI Giancarlo; CAZZANIGA Paolo; CAZZANIGA Paolo

文献

J-GLOBAL ID：201702231027411829 整理番号：17A0896230

LASSIE:GPUにおける生化学システムの大規模モデルのシミュレーション

LASSIE: simulating large-scale models of biochemical systems on GPUs

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A0896230&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0896230&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=U7025A") }}

著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 18 号： May ページ： 18:246 (WEB ONLY) 発行年： 2017年05月
JST資料番号： U7025A ISSN： 1471-2105 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

背景:数理モデリングとin silico解析は,生理学的および摂動的条件での両方における細胞プロセスの創発行動を完全に理解するために,生物学的実験方法に対する補完的ツールとして広く認められている。数百または数千の反応や分子種からなる大規模モデルのシミュレーションは,中央演算処理装置(CPU)の能力を急速に凌駕する可能性がある。本研究の目的は画像処理ユニット(GPU)のような代替の高性能計算ソリューションを活用して,計算コストを削減してこれらのモデルの調査を可能にすることである。結果:LASSIEは,大規模モデル向けに特別に設計した,数理モデリング,シミュレーションアルゴリズムおよびGPUプログラミングに関する専門知識を必要としない「ブラックボックス」GPU加速型決定シミュレータである。細胞プロセスの反応に基づくモデルが与えられると,LASSIEは質量作用動力学を仮定して,対応する常微分方程式(ODE)の系を自動的に生成する。ODEの数値解は剛性がない場合のRunge-Kutta-Fehlberg法と剛性のある場合の1次の後退微分法との間を自動的に切り替えることにより得られる。LASSIEの計算性能は,64から8192までの反応と種に及ぶ増加サイズのランダム発生合成反応に基づくモデルのセットを用いて評価し,LSODA数値積分アルゴリズムのCPU実装と比較した。結論:LASSIEはODEのシステムを解決するのに必要な全ての計算をGPUコアに配布するためのきめ細かな新並列化戦略を採用している。この実装の利点により,LASSIEはLSODAに関して最大92倍の迅速化を達成した。これにより,例えば4,000種類の反応と種からなるモデルのシミュレーションを実行するのに必要な時間を約1か月から8時間に短縮した。特に,LASSIEはメモリ容量が小さいため,より大きなモデルの高速シミュレーションを実行することができ,このためLSODAのテスト済みCPU実装は終結に到らなかった。したがって,LASSIEは,複雑な生物システムの大規模モデルのより迅速で綿密なコンピュータ解析の遂行のために,システム生物学の用途で重要なブレークスルーとなると期待される。(翻訳著者抄録)

, , , , , , , , , , , , ,
, , , , , , ,

生物科学研究法一般 , 計算機シミュレーション , 分子・遺伝情報処理

, , , ,

前のページに戻る