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全基因组关联分析算法加速与可视化实现

杨杰  
【摘要】:全基因组关联分析(Genome-wide association study,GWAS)是以人类基因组中数以百万计的单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphisms,SNPs)为标记,与人类外在性状对照关联分析,以期发现影响复杂性疾病发生的基因型的一种基因变异检测方法。检测人类疾病的同时也可以应用于其他物种。随着基因测序技术的发展和测序成本的不断下降,GWAS得到了快速发展,并成为现代医学精准医疗和农业经济作物育种的重要手段。越来越多的科研人员投身GWAS算法研究。在实际的应用中GWAS存在着两方面的主要问题:统计效力有待提升,尚存在假阳性和假阴性的问题;在样本比较大的情况下,运算速度有待提升。此外GWAS分析结果有文本和静态图两种形式。文本不能展现全局情况也不便于查找,而静态图形式又难以深入细节。本文以GWAS分析工具中在统计效力和运算速度两方面性能表现优异的FarmCPU为研究基础,进行GWAS算法加速和可视化实现两个方面的研究。首先,本文从模型优化和计算并行化方面对FarmCPU进行加速策略研究;其次,针对FarmCPU输出结果不便检索、无交互性的缺陷进行了数据可视化策略设计;最后,设计并实现了以FarmCPU为计算模型的GWAS分析可视化系统。其中,FarmCPU的模型改进和并行化是对GWAS算法的加速研究,GWAS分析可视化系统是对GWAS的可视化实现。本文的主要贡献如下:1、针对FarmCPU运行耗时长的问题,从三个方面进行优化:首先,采用GEMMA中相关性矩阵运算策略替代原FarmCPU随机效应模型中的FaST-LMM算法,避免了原模型在方差组分估计中进行的大矩阵SVD分解,从而实现模型优化;其次,研究FarmCPU运算并行化策略,实现了FarmCPU分析的运算加速;最后进行了代码优化,进一步实现GWAS的加速。基于流行的拟南芥199个体,20万标记数据进行模拟对比试验,实验结果显示,在保证统计效力的情况下,优化的模型运算速度提升4倍以上。2、针对现有GWAS实验结果可视化方法中的缺乏交互等问题,本文进行GWAS结果数据可视化策略的研究。主要包括GWAS数据展示策略和坐标系统的设计、基于事件代理机制的交互增强设计、GWAS数据可视化中多对象单页面SVG绘图加速策略设计、结合SNP与染色体位置对应的基因注释功能设计,并使用多线程技术解决浏览器假死问题。3、设计并实现了一个基于FarmCPU的GWAS分析可视化系统,实现从GWAS数据输入到分析结果数据可视化展示的完整流程。主要包括系统架构设计与实现、文件管理系统设计与实现、计算模型封装、任务调度模块设计与实现、前端用户交互及数据可视化实现、数据库设计与实现等。


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