抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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遺伝子発現を調節する機構の解明は生物学における主要な課題である。この挑戦における重要な課題は,転写因子に対するデオキシリボ核酸(DNA)における調節要素,特に結合部位を同定することである。これらの結合部位はモチーフと呼ばれる短いDNAセグメントである。モチーフは短く,生物学的機能を持つと推定されるDNA配列における再帰パターンである。モチーフ発見は,ゲノム配列が利用可能であるため,バイオインフォマティクスにおいて最も広く研究されている問題の1つである。ゲノム配列のアベイラビリティとハイスループット遺伝子発現分析技術における最近の進歩は,モチーフ発見のための計算法の開発を可能にした。その結果,多数のモチーフ発見アルゴリズムが実装され,過去10年間にわたって種々のモチーフモデルに適用された。規制要素は頻繁に短く変動するので,計算アルゴリズムを用いたそれらの同定と発見は困難である。しかしながら,DNA調節要素のモデリングと検出のための計算法において,著しい進歩がなされている。多数の調節領域からの調節要素の検出は,計算ゲノミクスにおける挑戦的な問題である。しかし,この生物学的意味のある情報を抽出するための計算法は,高い計算要件を受けている。高性能コンピューティングは,この挑戦における魔法法として現れる。遺伝子発現データとの相関を用いて制御要素を検出するための並列アルゴリズムを設計し,OpenMPIとオープンMPによるその実装は分散システムにおける有意な実行時間節約をもたらす。高性能コンピューティングアーキテクチャに関する計算的に集中的な問題を解決することは,適切なタスク分布,スケジューリング戦略および適切な並列計算パラダイムを用いるとき,問題解決の実行時間を著しく改善して,高速化することができた。より多くのクラスタコンピュータを展開することにより,アーキテクチャ間の速度差のギャップを橋渡しすることができ,システムに割り当てることができる同時ジョブの数が少なくなる。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
