RNA二級結構能量計算加速器的設計與實現(xiàn).pdf

1、生物大分子的結構對藥物設計起著重要作用。對生物大分子結構的預測是生物信息學中很重要的一個研究領域。RNA作為生物大分子核酸的一種，其結構在蛋白質(zhì)的合成過程中具有重要的作用。由于常規(guī)的生物實驗方法預測RNA三級結構的成本較高，人們常使用計算機輔助計算方法來預測其二級結構，進而用來研究三級結構。一般認為自由能值最小的那個RNA二級結構是最穩(wěn)定的。隨著RNA序列長度變長，預測二級結構的計算復雜度變得越來越大、所需要的計算資源變得越來越多。進行

2、RNA二級結構最小自由能值的高速并行計算變得尤為重要。
　　本文以加速RNA二級結構能量計算為主線。RNA二級結構能量計算加速器的輸入是RNA序列。而RNA和蛋白質(zhì)之間是有很大關聯(lián)的。本文首先研究了由蛋白質(zhì)序列轉換到mRNA序列的算法。其次RNA二級結構能量計算加速器的輸出為RNA二級結構和其自由能值。因此本文在預測RNA二級結構部分首先研究了遺傳算法，然后針對遺傳算法的缺陷結合了模擬退火算法的優(yōu)勢，最終RNA二級結構能量計算加速

3、器運用了基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳模擬退火算法來實現(xiàn)。本文的主要工作及貢獻包括：
　?。?）研究了蛋白質(zhì)表達方法，設計并實現(xiàn)了基于OpenCL的蛋白質(zhì)到RNA序列轉換的并行算法；
　?。?）本文分析了傳統(tǒng)遺傳算法中的主要制約因素，如種群規(guī)模、時間成本等，設計和實現(xiàn)了基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳算法、并進行了測試。最終對運行時間進行比較分析，驗證了算法的加速效果。通過和已知RNA二級結構比較分析,驗證了該算法

4、隨著種群規(guī)模的增加準確率有所提高。同時用Vienna RNA軟件包測試RNA二級結構自由能值；
　?。?）深入研究分析了模擬退火算法的優(yōu)勢，在大規(guī)模種群并行遺傳算法的基礎上結合了模擬退火算法，設計并實現(xiàn)了基于OpenCL的大規(guī)模種群并行遺傳模擬退火算法。測試驗證了該混合算法減慢了達到收斂的速度、提升了預測的準確率。通過和串行遺傳模擬退火算法運行時間相比，該算法得到了加速。最后用Vienna RNA軟件包測試RNA二級結構自由能值。