Nghiên Cứu Song Song Hóa Thuật Toán GOM CỤM Cho Bài Toán Phân Loại Trình Tự Metagenomics

• Tác giả: Phạm Xuân Hoàng
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Văn Hoài
• Trường học: Trường Đại Học Lạc Hồng
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Song Song Hóa Thuật Toán GOM CỤM Trong Phân Loại Trình Tự Metagenomics
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Đồng Nai

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC BIỂU ĐỒ
• DANH MỤC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ METAGENOMICS
• 1.1. Các khái niệm cơ bản trong sinh học
• 1.2. Giới thiệu metagenomics
• 1.3. Phân loại trình tự metagenomics
• 1.4. Giải pháp phân loại trình tự metagenomics sử dụng thuật toán K-means
• 1.5. Độ phức tạp thuật toán
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ TÍNH TOÁN SONG SONG VÀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH INTEL CILK PLUS
• 2.1. Tổng quan về INTEL CILK PLUS
• 2.1.1. Ngôn ngữ Cilk
• 2.1.2. Nguồn gốc ra đời của Cilk
• 2.1.3. Intel Cilk Plus
• 2.2. Mô hình lập trình
• 2.2.1. Từ khóa cilk_for trên C++
• 2.3. Phân bổ bộ nhớ
• 2.3.1. Kiểu nhớ Stack
• 2.3.2. Kiểu nhớ Heap
• 2.4. Bộ nhớ chia sẻ
• 2.5. Lợi ích của Cilk Plus
• 3. CHƯƠNG 3: GIỚI THIỆU VỀ THUẬT TOÁN BIMETA
• 3.1. Nguồn gốc ra đời
• 3.2. Ký hiệu và thuật ngữ
• 3.3. Các công thức sử dụng trong thuật toán BiMeta
• 3.3.1. Tính tần số l-mer
• 3.3.2. Rút trích các thành phần đặc trưng
• 3.3.3. Tìm các chuỗi trình tự trùng lặp và không trùng lặp
• 3.3.4. Nguyên tắc cơ bản của thuật toán BiMeta
• 3.3.5. Thuật toán BiMeta
• 3.3.5.1. Pha 1: Phân nhóm các nút và xây dựng các hạt của nhóm
• 3.3.5.2. Pha 2: Trộn các nhóm
• 4. CHƯƠNG 4: SONG SONG HÓA THUẬT TOÁN BIMETA
• 4.1. Định hướng song song trong chương trình BiMeta
• 4.2. Mô hình song song hóa
• 4.3. Thử nghiệm và đánh giá kết quả
• 4.3.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.3.2. Chạy thực nghiệm
• 4.4. Đánh giá kết quả đạt được
• 5. CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Đóng góp của luận văn
• 5.3. Thuận lợi và khó khăn trong quá trình xây dựng luận văn
• 5.4. Một số hạn chế và hướng phát triển luận văn
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Metagenomics Và Thuật Toán GOM

Nghiên cứu metagenomics đã mở ra một hướng đi mới trong việc phân tích các cộng đồng vi sinh vật mà không cần nuôi cấy. Thuật toán GOM (GOM Clustering Algorithm) là một trong những công cụ quan trọng trong việc phân loại trình tự metagenomics. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khái niệm cơ bản và ứng dụng của thuật toán GOM trong lĩnh vực này.

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Metagenomics

Metagenomics là nghiên cứu về hệ gen của các cộng đồng vi sinh vật trong môi trường. Nó cho phép phân tích DNA từ các mẫu môi trường mà không cần nuôi cấy, giúp phát hiện các vi sinh vật chưa được biết đến.

1.2. Thuật Toán GOM Trong Phân Loại Trình Tự

Thuật toán GOM được sử dụng để phân loại các trình tự metagenomics dựa trên mức độ tương đồng. Nó giúp xác định các nhóm vi sinh vật có quan hệ gần gũi, từ đó hỗ trợ trong việc phân tích sinh học.

II. Thách Thức Trong Phân Loại Trình Tự Metagenomics

Phân loại trình tự metagenomics gặp nhiều thách thức do độ dài trình tự ngắn và khối lượng dữ liệu lớn. Những vấn đề này ảnh hưởng đến độ chính xác và tốc độ xử lý của các thuật toán phân loại.

2.1. Độ Dài Trình Tự Ngắn Và Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác

Độ dài trình tự ngắn làm giảm thông tin chứa đựng, dẫn đến độ chính xác khi phân loại giảm. Điều này là một thách thức lớn trong nghiên cứu metagenomics.

2.2. Khối Lượng Dữ Liệu Lớn Cần Xử Lý

Khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các dự án metagenomic yêu cầu hệ thống tính toán mạnh mẽ. Việc xử lý hàng triệu trình tự trong thời gian ngắn là một thách thức lớn cho các nhà nghiên cứu.

III. Phương Pháp Song Song Hóa Thuật Toán GOM Cụm

Song song hóa thuật toán GOM là một giải pháp hiệu quả để tăng tốc độ xử lý và cải thiện độ chính xác trong phân loại trình tự metagenomics. Phương pháp này sử dụng công nghệ tính toán hiệu năng cao.

3.1. Lợi Ích Của Tính Toán Song Song

Tính toán song song giúp phân chia công việc và xử lý đồng thời nhiều trình tự, từ đó giảm thời gian xử lý và tăng hiệu suất.

3.2. Mô Hình Song Song Hóa Thuật Toán GOM

Mô hình song song hóa thuật toán GOM được xây dựng dựa trên việc phân bổ công việc và chia sẻ bộ nhớ, giúp tối ưu hóa quá trình phân loại.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả từ việc song song hóa thuật toán GOM cho thấy sự cải thiện rõ rệt về tốc độ và độ chính xác trong phân loại trình tự metagenomics. Những ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu này rất đa dạng.

4.1. Ứng Dụng Trong Y Học

Nghiên cứu metagenomics có thể giúp phát hiện các vi sinh vật gây bệnh trong cơ thể người, từ đó hỗ trợ trong việc chẩn đoán và điều trị.

4.2. Ứng Dụng Trong Nông Nghiệp

Metagenomics có thể được áp dụng để nghiên cứu các vi sinh vật có lợi trong đất, giúp cải thiện năng suất cây trồng và bảo vệ môi trường.

V. Kết Luận Về Nghiên Cứu Metagenomics Và Tương Lai

Nghiên cứu metagenomics và song song hóa thuật toán GOM mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phân tích dữ liệu sinh học. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ và ứng dụng thực tiễn.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển Của Metagenomics

Metagenomics có tiềm năng lớn trong việc khám phá các vi sinh vật chưa được biết đến và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Hướng nghiên cứu tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý của các thuật toán phân loại, đồng thời mở rộng ứng dụng của metagenomics trong các lĩnh vực mới.