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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Porting Referential Genome Compression Tool on Loongson Platform

verfasst von : Zheng Du, Chao Guo, Yijun Zhang, Qiuming Luo

Erschienen in: Parallel Architecture, Algorithm and Programming

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

With the fast development of genome sequencing technology, genome sequencing become faster and affordable. Consequently, genomic scientists are now facing an explosive increase of genomic data. Managing, storing and analyzing this quickly growing amount of data is challenging. It is desirable to apply some compression techniques to reduce storage and transferring cost. Referential genome compression is one of these techniques, which exploited the highly similarity of the same or an evolutionary close species (e.g., two randomly selected humans have at least 99% of genetic similarity) and store only the differences between the compressed file and well-known reference genome sequence. In this paper, we port two referential compression algorithm to Loongson platform and profiling their performance. And we use multi-process technology to improve the speed of compression.

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Literatur
1.
Lander, E.S., Linton, L.M., Birren, B., Nusbaum, C., Zody, M.C., Baldwin, J., et al.: Initial sequencing and analysis of the human genome. Nature 409, 860–921 (2001)CrossRef
2.
3.
Reuter, J.A., Spacek, D.V., Snyder, M.P.: High-throughput sequencing technologies. Mol. Cell 58, 586–597 (2015)CrossRef
4.
Joly, Y., Dove, E.S., Knoppers, B.M., Bobrow, M., Chalmers, D.: Data sharing in the post-genomic world: the experience of the International Cancer Genome Consortium (ICGC) Data Access Compliance Office (DACO). PLoS Comput. Biol. 8, e1002549 (2012)CrossRef
5.
Collins, F.S., Barker, A.D.: Mapping the cancer genome. Sci. Am. 296, 50–57 (2007)CrossRef
6.
ENCODE Project Consortium: An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome. Nature 489, 57–74 (2012)CrossRef
7.
Kahn, S.D.: On the future of genomic data. Science 331, 728–729 (2011)CrossRef
8.
Nalbantoglu, Ö.U., Russell, D.J., Sayood, K.: Data compression concepts and algorithms and their applications to bioinformatics. Entropy 12, 34–52 (2009)CrossRef
9.
Antoniou, D., Theodoridis, E., Tsakalidis, A.: Compressing biological sequences using self adjusting data structures. In: 2010 10th IEEE International Conference on Information Technology and Applications in Biomedicine (ITAB), pp. 1–5 (2010)
10.
Grumbach, S., Tahi, F.: A new challenge for compression algorithms: genetic sequences. Inf. Process. Manag. 30, 875–886 (1994)CrossRefMATH
11.
Bose, T., Mohammed, M.H., Dutta, A., Mande, S.S.: BIND–an algorithm for loss-less compression of nucleotide sequence data. J. Biosci. 37, 785–789 (2012)CrossRef
12.
Cao, M.D., Dix, T.I., Allison, L., Mears, C.: A simple statistical algorithm for biological sequence compression. In: 2007 Data Compression Conference, DCC 2007, pp. 43–52 (2007)
13.
Deorowicz, S., Grabowski, S.: Robust relative compression of genomes with random access. Bioinformatics 27, 2979–2986 (2011)CrossRef
14.
Wandelt, S., Leser, U.: FRESCO: referential compression of highly similar sequences. IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. 10, 1275–1288 (2013)CrossRef
15.
Alves, F., Cogo, V., Wandelt, S., Leser, U., Bessani, A.: On-demand indexing for referential compression of DNA sequences. PLoS ONE 10, e0132460 (2015)CrossRef
16.
17.
Huffman, D.A.: A method for the construction of minimum-redundancy codes. Proc. IRE 40, 1098–1101 (1952)CrossRefMATH
18.
Pinho, A.J., Ferreira, P.J., Neves, A.J., Bastos, C.A.: On the representability of complete genomes by multiple competing finite-context (Markov) models. PLoS ONE 6, e21588 (2011)CrossRef
19.
Rajarajeswari, P., Apparao, A.: DNABIT compress-genome compression algorithm. Bioinformation 5, 350–360 (2011)CrossRef
20.
Kuruppu, S., Beresford-Smith, B., Conway, T., Zobel, J.: Iterative dictionary construction for compression of large DNA data sets. IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. (TCBB) 9, 137–149 (2012)CrossRef
21.
Pratas, D., Pinho, A.J.: Compressing the human genome using exclusively Markov models. In: Rocha, M.P., Rodríguez, J.M.C., Fdez-Riverola, F., Valencia, A. (eds.) PACBB 2011, pp. 213–220. Springer, Heidelberg (2011). doi:10.​1007/​978-3-642-19914-1_​29
22.
Wang, C., Zhang, D.: A novel compression tool for efficient storage of genome resequencing data. Nucleic Acids Res. 39, e45 (2011)CrossRef
23.
Saha, S., Rajasekaran, S.: ERGC: an efficient referential genome compression algorithm. Bioinformatics, btv399 (2015)
24.
Li, R., Yu, C., Li, Y., Lam, T.-W., Yiu, S.-M., Kristiansen, K., et al.: SOAP2: an improved ultrafast tool for short read alignment. Bioinformatics 25, 1966–1967 (2009)CrossRef
25.
Luo, Q., Liu, G., Ming, Z., Xiao, F.: Porting and optimizing SOAP2 on Loongson Architecture. In: 2015 IEEE 17th International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC), 2015 IEEE 7th International Symposium on Cyberspace Safety and Security (CSS), 2015 IEEE 12th International Conference on Embedded Software and Systems (ICESS), pp. 566–570 (2015)
26.
Genomes Project Consortium: An integrated map of genetic variation from 1,092 human genomes. Nature 491, 56–65 (2012)CrossRef
Metadaten
Titel
Porting Referential Genome Compression Tool on Loongson Platform
verfasst von
Zheng Du
Chao Guo
Yijun Zhang
Qiuming Luo
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Parallel Architecture, Algorithm and Programming

Print ISBN: 978-981-10-6441-8

Electronic ISBN: 978-981-10-6442-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6442-5_43

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