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Las GPU NVIDIA revelan los secretos del genoma humano

Hola y mil gracias por leerme. Soy Simón Sánchez y en esta ocasión vamos a hablar sobre Las GPU NVIDIA revelan los secretos del genoma humano

Con 3 mil millones de pares de bases de ADN disponibles, no es de extrañar que los genes casi siempre sean capaces de programar los detalles de nuestro físico, desde la construcción de órganos hasta la lucha contra las enfermedades. Pero, ¿cómo puede un sistema tan vasto encontrar el manual de funcionamiento adecuado para una parte del cuerpo e ignorar todos los datos destinados a otra?

Resulta que el secreto es flexible. Aunque estamos acostumbrados a ver el ADN en una doble hélice larga y desenredada, un genoma se parece más a un nudo increíblemente complejo cuando está dentro del núcleo de una célula. Pero esta mezcolanza genómica tiene muchas más rimas y razones de las que parece a primera vista.

Al reunir una parte del genoma en una forma específica, los científicos descubrieron que estos segmentos específicos se pueden activar o desactivar para realizar mejor la tarea en cuestión. Y ahora, utilizando las GPU de NVIDIA, investigadores de Baylor College of Medicine, Rice University, MIT y Harvard University han mapeado este sofisticado sistema de plegamiento del genoma con un detalle sin precedentes.

Entre las formas dobladas que el equipo pudo identificar estaba el ‘bucle 3D’, donde dos secciones de ADN que generalmente están muy separadas encajan.

Bajo el liderazgo de Erez Aiden, profesor asistente de genética en Baylor y profesor asistente de ciencias de la computación y matemáticas computacionales y aplicadas en Rice, el equipo ha descubierto unos 10,000 anillos en los que se pliega el genoma humano.

«Nuestros mapas en bucle revelaron miles de interruptores ocultos que los científicos no conocían antes», dijo Co-first.

Con él, los científicos esperan descubrir pistas sobre la función celular que podrían combatir enfermedades complejas como el cáncer.

Obviamente, lograr una resolución tan alta de 3 mil millones de pares de bases no estuvo exento de desafíos computacionales. Utilizando clústeres de HPC y algoritmos personalizados, el equipo se puso a trabajar, pero pronto se dio cuenta de que las CPU por sí solas no lograrían su objetivo.

«Las CPU de las computadoras normales no son adecuadas para la tarea de detección de bucles», dijo Suhas Rao, investigador del Centro de Arquitectura del Genoma de Baylor. Para identificar lugares especiales en el genoma donde se pueden formar bucles, Rao dijo que el equipo tuvo que recurrir a las GPU NVIDIA para hacer el trabajo.

“Enfrentamos un desafío real porque nos preguntábamos, ‘¿Cómo interactúa cada uno de los millones de piezas de ADN en la base de datos con cada uno de los otros millones de piezas?’”, Dijo Miriam Huntley, estudiante de doctorado en la Escuela de Ingeniería de Harvard. y Ciencias Aplicadas. «La mayoría de las herramientas que usamos para este documento las tuvimos que crear desde cero porque la escala a la que se realizan estos experimentos es muy inusual».

Entre estas herramientas aduaneras, como algoritmos y estructuras de datos, Rao comentó que las herramientas de visualización de datos creadas por

Los resultados del estudio del equipo se publicaron en la edición de diciembre de 2014 de Revista móvil.

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