NGS goes HPC - Next Generation Sequencing-Datenanalyse auf HPC-Infrastrukturen

Durch NGSgoesHPC werden kritische Anwendungen und Kernalgorithmen des Next Generation Sequencings (NGS) auf moderne HPC-Architekturen übertragen. NGS ist eine stark wachsende Technik zur Bestimmung von genetischen Informationen aus Proben und wird als eine Schlüsseltechnologie der Genetik betrachtet. Bei dem Prozess der Sequenzierung werden große Datenmengen generiert, die mit Hilfe von Hochleistungsrechnern verarbeitet und interpretiert werden. Das Wachstum der aus NGS generierten Daten und der Problemstellung übersteigt den Fortschritt der rechnergestützten Verarbeitungsmöglichkeiten dabei deutlich. NGSgoesHPC wird diesem Forschungsbereich neue Möglichkeiten für die Zukunft eröffnen: Durch Anpassung der Anwendungen zur ‚Assemblierung’ und ‚Alignment’ der NGS-Daten auf moderne Hardwarearchitekturen sowie durch Erarbeitung von Methoden zur Darstellung und Aufbereitung der Ergebnisse.

Partner

Bull GmbH, Köln
Forschungszentrum Jülich GmbH
Max-Planck-Institut für Biologie des Alterns, Köln
Biotechnologischen Zentrum (BIOTEC), TU-Dresden
Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen, TU-Dresden
Regional Computing Center (RRZK), Universität zu Köln
Cologne Center for Genomics (CCG), Universität zu Köln
DataDirect Networks GmbH, Freiburg
Intel’s ExaCluster Laboratory, Jülich

Projektwebseite

http://ngsgoeshpc.uni-koeln.de/

Laufzeit

06/2011 - 05/2014

Förderung

BMBF

Publikationen

Robert Henschel, Matthias Lieber, Le-Shin Wu, Phillip M. Nista, Brian J. Haas, Richard D. LeDuc. Trinity RNA-Seq Assembler Performance Optimization. Published in XSEDE'12 proceedings, 2012.