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      復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)識別基因生物燃料作物
      
			
      
				2018-11-23 11:52:29
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			  來源：互聯(lián)網(wǎng)
			
      
		
      
				
		
      
			
      改善生物燃料生產(chǎn),科學(xué)家們必須了解的基本相互作用導(dǎo)致的表達(dá)植物和微生物的關(guān)鍵特征。要理解這些交互,科學(xué)家們利用不同層次的信息(關(guān)于基因之間的關(guān)系,基因和表型之間)結(jié)合新的計(jì)算方法,將大量的數(shù)據(jù)建模框架。研究人員現(xiàn)在可以確定目標(biāo)控制重要性狀的基因生物燃料和bioproduct生產(chǎn)。這項(xiàng)工作中所使用的算法已被用于打破超級計(jì)算exascale障礙首次在世界任何地方。
      

      復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)識別基因生物燃料作物
      

      這種方法允許科學(xué)家分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。他們可以使用exascale計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)每秒執(zhí)行1018年的計(jì)算。通過這種方法,科學(xué)家可以了解細(xì)胞是如何工作的。他們可以使用生物有益的見解特征為植物和微生物。能夠使用exascale計(jì)算機(jī)開辟了可能性研究高度復(fù)雜和相互關(guān)聯(lián)的分子過程之前不可能在細(xì)胞水平的細(xì)節(jié)。這樣的計(jì)算系統(tǒng)生物學(xué)也預(yù)示著一個(gè)新時(shí)代。
      

      生物組織是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)相互作用的分子和大分子組成的功能網(wǎng)絡(luò)。復(fù)雜的特征(表型)在生物體是精心策劃的結(jié)果,分層、異構(gòu)表達(dá)基因的集合。然而,這些基因和基因變異的影響是具有歷史意義的選擇壓力的結(jié)果和當(dāng)前環(huán)境和表觀遺傳信號,因此,他們同現(xiàn)可以以不同的方式被視為全基因組相關(guān)性。生物質(zhì)固執(zhí)(即植物的抗降解或解構(gòu),最終使進(jìn)入植物的糖用于生物能源)是一個(gè)復(fù)雜的多基因性狀高度重視生物燃料的計(jì)劃。
      

      為了更好地理解所涉及的分子相互作用和識別抵制目標(biāo)基因參與木質(zhì)素生物合成/退化,本研究使用的數(shù)據(jù)來源于re-sequenced基因組從超過800個(gè)不同楊樹trichocarpa基因型結(jié)合代謝組學(xué)數(shù)據(jù)(代謝物的濃度)和pyrolysis-molecular束質(zhì)譜數(shù)據(jù)。此外,科學(xué)家們使用其他形式的基因調(diào)控包括co-expression co-methylation,聯(lián)合進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)。
      

      在分析這些數(shù)據(jù),一個(gè)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)“證據(jù)”(衛(wèi)矛)評分系統(tǒng)整合不同層次中的信息和量化衛(wèi)矛基因與目標(biāo)函數(shù)的數(shù)量。他們這個(gè)新評分系統(tǒng)用于量化衛(wèi)矛基因與lignin-related基因和表型跨網(wǎng)絡(luò)層。評分系統(tǒng)允許申請新假說的生成新的候選基因在p . trichocarpa木質(zhì)素生物合成,包括各種AGAMOUS-LIKE基因(轉(zhuǎn)錄因子的一種控制其他基因的表達(dá))。由此產(chǎn)生的全基因組研究協(xié)會(huì)網(wǎng)絡(luò)被證明是一個(gè)強(qiáng)大的方法來確定多效性的影響多個(gè)表型(基因)和上位(多個(gè)基因共同影響一個(gè)底層細(xì)胞功能和表型)關(guān)系,因此,復(fù)雜表型的分子基礎(chǔ),如不聽話。
      

      彗星的算法軟件,創(chuàng)建聯(lián)合進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)在這項(xiàng)研究中,使用超級計(jì)算機(jī)已經(jīng)被移植到新的峰會(huì),目前世界上最快的和最聰明的超級計(jì)算機(jī)在橡樹嶺領(lǐng)導(dǎo)計(jì)算設(shè)備。研究小組使用彗星軟件打破exascale障礙,達(dá)到一個(gè)峰值吞吐量1.88 exaops-faster比之前報(bào)道的科學(xué)應(yīng)用程序分析基因組峰會(huì)的超級計(jì)算機(jī)上的數(shù)據(jù)。研究小組完成了壯舉,相當(dāng)于每秒執(zhí)行近200億億計(jì)算,通過使用一個(gè)混合的數(shù)值精度新NVIDIA圖形處理單元計(jì)算機(jī)芯片技術(shù)稱為張量的核心。在這種情況下,研究人員實(shí)現(xiàn)一種新的方法,利用張量芯性能得到大幅增加。
      
			

			
        
      
			
      
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