大量ゲノムデータの解析速度を基準としたグリッドコンピューティングの有効性の検証(セッション1 : 分散コンピューティング)  [in Japanese] How grid computing improves using the processing speed of large-scale sequence alignment?  [in Japanese]

グリッドコンピューティングは、そのシステム上、疎結合型並列処理向きである。一方、生命情報学分野では解析に多重配列整列が用いられる事が多く、小規模演算が大量に繰り返される事から、グリッドコンピューティングに適していると考えられる。そこで、グリッドコンピューティング上で多重配列整列処理を行い、データ量やデータ数、スペック等を変更した場合の処理速度を計測した。その結果をスタンドアロンPC上での処理速度と比較し、有効性の検証をおこなったのでここに報告する。

In a Bio Informatics, large-scale sequence alignment is used for analysis in many cases. As for large-scale sequence alignment, much small-scale operation is repeated. Grid computing is for sparse combination type parallel processing. I think it is suitable for Bio Informatics. In order to measure processing speed, large-scale sequence alignment is performed by grid computing. As compared with the processing speed on Stand-alone PC, validity was verified