นักวิทยาศาสตร์พัฒนาอัลกอริทึมเพื่อศึกษาข้อมูลจีโนม

ภาพจาก UCLA Samueli School of Engineering

ทีมนักวิจัยจากหลายสถาบันที่นำโดย Sriram Sankararaman แห่ง University of California, Los Angeles มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ได้พัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจีโนม (genome) ได้เร็วกว่าวิธีก่อนหน้านี้ถึง 1,800 เท่า ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้คน 1 ล้านคนในวันเดียวได้

นักวิจัยได้ออกแบบเทคนิค Scalable pOPulation structure inference (SCOPE) เพื่อเร่งและปรับขนาดการอนุมานความแปรปรวนทางพันธุกรรมภายในประชากร เพื่อเปิดเผยแบบรูป (pattern) นำไปสู่ข้อสรุปโดยตรงหรือหลีกเลี่ยงการค้นพบความสัมพันธ์ลวงในการวิจัย

SCOPE ช่วยลดปริมาณทรัพยากรที่ต้องใช้ในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และลดต้นทุนในการคำนวณ ในการทดลองหนึ่ง นักวิจัยใช้หน่วยความจำเพียง 250 กิกะไบต์ (GB) ในการคำนวณ แทนที่จะใช้พื้นที่ประมาณ 2,000 GB ที่เครื่องมือวิจัยก่อนหน้านี้ใช้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UCLA Samueli School of Engineering