Implementación en GPU del Estadístico t para análisis de expresión genética en microarreglos

Resumen

Introducción: Los microarreglos de ADN son utilizados para analizar simultáneamente el nivel de expresión de genes bajo múltiples condiciones; sin embargo, la masiva cantidad de datos generados hacen que su análisis sea un candidato ideal para su procesamiento en paralelo. La utilización de Unidades de Procesamiento Gráfico de Propósito General (GPG­PU) es una alternativa eficiente y de bajo costo, comparada contra aplicaciones que utilizan CPUs. Objetivo: Implementación de algoritmos basados en la Arquitectura de Dispositivos de Cómputo Unificado (CUDA) para determinar la significancia estadística en la evalua­ción de los niveles de expresión de genes en microarreglos. Método: Análisis paramétrico t-pareado desarrollado en CUDA. Resultados: La evaluación utilizando la implementación en CUDA es 5 a 30 veces más rápida que la implementación en CPU, dependiendo del nú­mero de genes a ser evaluados. Conclusiones: Los resultados son comparados contra las implementaciones tradicionales en CPU; se proponen mejoras.