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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이진우 (한림대학교) 원정임 (한양대학교) 윤지희 (한림대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.3
발행연도
2021.3
수록면
358 - 367 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.3.358

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차세대 시퀀싱(next-generation sequencing, NGS) 기법의 발달로 인하여 방대한 유전체 데이터의 분산, 병렬처리가 필수적인 방법론으로 대두되고 있다. NGS 유전체 데이터 처리는 데이터 규모로 인하여 일반적으로 매우 긴 실행 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 GVCF 파일 정렬/병합 실행 시간을 단축하기 위하여 분산병렬 클러스터 컴퓨팅을 이용한 새로운 GVCF 파일 정렬/병합 모듈을 제안한다. 제안하는 모듈에서는 분산병렬 클러스터인 Spark를 사용하며, 클러스터 내의 자원을 효율적으로 사용하기 위해 GVCF 파일의 특성을 고려한 두 단계의 과정으로 정렬/병합을 진행한다. 성능 평가를 위하여 GATK의 Combine-GVCFs 모듈과 제안하는 모듈의 GVCF 파일의 개수에 따른 정렬/병합 실행시간을 측정하여 비교 및 평가를 진행하였다. 실험 결과에 의하여 제안하는 방식이 실행시간을 매우 효율적으로 단축시키고 있음을 확인하였으며, 제안하는 방식의 유용성을 입증하였다.
#차세대 시퀀싱 #변이 분석 #Genome Variant Call Format(GVCF) 파일 소트/머지 #스파크 #분산병렬처리 #next-generation sequencing (NGS) #variant analysis #Genome Variant Call Format(GVCF) File Sort/Merge #Spark #parallel/distributed computing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 분산병렬 클러스터를 이용한 GVCF 파일 정렬/병합 모듈
4. 성능평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
A. Reuther et al., "Scalable system scheduling for HPC and big data," Journal of Parallel and Distributed Computing, Vol. 111, pp. 76-92, 2018. google schola K. Shvachko et al., "The hadoop distributed file system," 2010 IEEE 26th Symposium on MSST, 2010. google schola M. Zaharia et al., "Spark: Cluster computing with working sets," HotCloud `10, 2010. google schola M. Zaharia et al., "Fast and interactive analytics over Hadoop data with Spark," Usenix Login, Vol. 37, No. 4, pp. 45-51, 2012. google schola S. C. Schuster, "Next-generation sequencing transforms today's biology," Nature Methods, Vol. 5, pp. 16-18, 2007. google schola

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