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Cluster Computing

Erschienen in:

14.07.2017 | Editorial

Parallelism-based approaches in computational biology: a view from diverse case studies

verfasst von: Miguel A. Vega-Rodríguez, Sergio Santander-Jiménez

Erschienen in: Cluster Computing | Ausgabe 3/2017

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Computational biology allows and encourages the application of many different parallelism-based approaches. This special issue brings together high-quality state-of-the-art contributions about parallelism-based approaches in computational biology, from different points of view or perspectives, that is, from diverse case studies. The special issue collects considerably extended and improved versions of the best papers, accepted and presented in PBio 2016 (4th International Workshop on Parallelism in Bioinformatics, and part of Euro-Par 2016). The domains and topics covered in these 6 papers are timely and important, and the authors have done an excellent job of presenting the material.

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PBio: 4th International Workshop on Parallelism in Bioinformatics. http://arco.unex.es/mavega/pbio/2016/ (2016). Accessed 22 June 2017

Weeks, N.T., Luecke, G.R.: Optimization of SAMtools sorting using OpenMP tasks. Clust. Comput. (2017). doi:10.1007/s10586-017-0874-8

Escobar, J.J., Ortega, J., González, J., Damas, M., Díaz, A.F.: Parallel high-dimensional multi-objective feature selection for EEG classification with dynamic workload balancing on CPU-GPU architectures. Clust. Comput. (2017). doi:10.1007/s10586-017-0980-7

Jünger, D., Hundt, C., González-Domínguez, J., Schmidt, B.: Speed and accuracy improvement of higher-order epistasis detection on CUDA-enabled GPUs. Clust. Comput. (2017). doi:10.1007/s10586-017-0938-9

Lenis, J., Senar, M.A.: A performance comparison of data and memory allocation strategies for sequence aligners on NUMA architectures. Clust. Comput. (2017). doi:10.1007/s10586-017-1015-0

Torreno, O., Trelles, O.: Two level parallelism and I/O reduction in genome comparisons. Clust. Comput. (2017). doi:10.1007/s10586-017-0873-9

Teijeiro, D., Pardo, X.C., Penas, D.R., González, P., Banga, J.R., Doallo, R.: A cloud-based enhanced differential evolution algorithm for parameter estimation problems in computational systems biology. Clust. Comput. (2017). doi:10.1007/s10586-017-0860-1

Titel: Parallelism-based approaches in computational biology: a view from diverse case studies
verfasst von: Miguel A. Vega-Rodríguez
Sergio Santander-Jiménez
Publikationsdatum: 14.07.2017
Verlag: Springer US
Erschienen in: Cluster Computing / Ausgabe 3/2017
Print ISSN: 1386-7857
Elektronische ISSN: 1573-7543
DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-017-1037-7

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