元基因組學(xué)可通過直接測定、分析遺傳信息，深入理解復(fù)雜微生物群落的結(jié)構(gòu)和功能。基于不同時(shí)間和環(huán)境條件下的海量微生物群落數(shù)據(jù)的高效比較分析是元基因組學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)瓶頸之一。
近日，中國科學(xué)院青島生物能源與過程研究所單細(xì)胞研究中心生物信息學(xué)團(tuán)隊(duì)助理研究員蘇曉泉、王雪濤等利用GPGPU（高性能并行化通用處理器）等先進(jìn)計(jì)算硬件，設(shè)計(jì)了高性能微生物群落數(shù)據(jù)分析方法GPU-Meta-Storms。該方法成功實(shí)現(xiàn)在微秒時(shí)間內(nèi)完成對微生物群落樣本元基因組數(shù)據(jù)的比較，將現(xiàn)有結(jié)構(gòu)解析效率提高了若干個(gè)數(shù)量級，使得對微生物群落的實(shí)時(shí)動態(tài)監(jiān)控成為可能。該研究成果于日前在線發(fā)表于生物信息學(xué)領(lǐng)域頂級期刊Bioinformatics。 基于相關(guān)工作，該團(tuán)隊(duì)已獲得5項(xiàng)軟件著作權(quán)授權(quán)并申請了5項(xiàng)發(fā)明專利。
此外，該團(tuán)隊(duì)還利用GPU-Meta-Storms等數(shù)據(jù)分析方法，構(gòu)建了Meta-Mesh等微生物群落數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，相關(guān)方法被歐洲生物信息學(xué)研究所（EMBL-EBI）等國內(nèi)外數(shù)十個(gè)研究團(tuán)隊(duì)采用。
上述工作由單細(xì)胞研究中心生物信息學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人寧康研究員主持完成，獲得了新近成立的CUDA研究中心支持。
（單細(xì)胞研究中心供稿）
圖1：新方法將現(xiàn)有微生物群落結(jié)構(gòu)解析效率提高了若干個(gè)數(shù)量級，使得微生物群落的實(shí)時(shí)動態(tài)監(jiān)控成為可能
原文鏈接：
GPU-Meta-Storms: Computing the structure similarities among massive amount of microbial community samples using GPU, Bioinformatics (2013). URL: http://bioinformatics.oxfordjournals.org/cgi/content/abstract/btt736?ijkey=WyjXoNW4pS3e2J0&keytype=ref.
