Exploiting parallel features of modern computer architectures in bioinformatics : applications to genetics, structure comparison and large graph analysis

Guillaume Chapuis 1
1 GenScale - Scalable, Optimized and Parallel Algorithms for Genomics
IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : La croissance exponentielle de la génération de données pour la bioinformatique couplée à une stagnation des fréquences d’horloge des processeurs modernes accentuent la nécessité de fournir des implémentation tirant bénéfice des capacités parallèles des ordinateurs modernes. Cette thèse se concentre sur des algorithmes et implementations pour des problèmes de bioinformatique. Plusieurs types de parallélisme sont décrits et exploités. Cette thèse présente des applications en génétique, avec un outil de détection de QTL paralllisé sur GPU, en comparaison de structures de protéines, avec un outil permettant de trouver des régions similaires entre protéines parallélisé sur CPU, ainsi qu’à l’analyse de larges graphes avec une implémentation multi-GPUs d’un nouvel algorithme pour le problème du «All-Pairs Shortest Path».
Type de document :
Thèse
Bioinformatics [q-bio.QM]. École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2013. English. 〈NNT : 2013DENS0068〉
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Soumis le : mercredi 25 juin 2014 - 15:03:21
Dernière modification le : jeudi 15 novembre 2018 - 11:57:53
Document(s) archivé(s) le : jeudi 25 septembre 2014 - 11:21:30

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Guillaume Chapuis. Exploiting parallel features of modern computer architectures in bioinformatics : applications to genetics, structure comparison and large graph analysis. Bioinformatics [q-bio.QM]. École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2013. English. 〈NNT : 2013DENS0068〉. 〈tel-01012222〉

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