Изменения

=== «Наивный» алгоритм === В целом основная задача программного обеспечения поиска повторов на основе ОСАМ — построение спектральной матрицы гомологии последовательности, в общем случае — двух последовательностей. При сравнении двух последовательностей каждый элемент спектральной матрицы гомологии отражает оценку подобия соответствующих участков последовательностей. Также последовательность можно сравнивать с самой собой. Простейший «наивный» вариант алгоритма построения матрицы гомологии: * Загрузить входные файлы последовательностей.* По всем подпоследовательностям 1-ой последовательности:** Подсчитать коэффициенты разложения подпоследовательности по выбранному ОНБ.** Вычислить норму вектора коэффициентов.** По всем подпоследовательностям 2-ой последовательности:*** Подсчитать коэффициенты разложения подпоследовательности 2-ой последовательности по выбранному ОНБ.*** Вычислить норму вектора коэффициентов разложения подпоследовательности 2-ой последовательности.*** Подсчитать L₂-расстояние между векторами коэффициентов разложения подпоследовательностей.*** Поделить подсчитанное расстояние на сумму норм векторов коэффициентов.*** Сохранить подсчитанное значение как (i, j)-ый элемент матрицы гомологии.* Записать матрицу гомологии в выходной файл. === Оптимизация === При реализации системы поиска повторов в виде программы учитывалась необходимость использования всех современных возможностей процессоров — ведь нужно понимать, что в наше время процессоры уже давно не i386, все суперскалярные, поддерживающие многопоточность, SIMD-инструкции (Single Instruction, Multiple Data) — инструкции, позволяющие за один такт выполнить несколько одинаковых операций сразу, аппаратно ускоренные математические функции и другие возможности поднятия производительности. Также не следует забывать, что большинство из этих возможностей успешно используется математическими пакетами вроде Matlab и Maple, популярными при тестировании и исследованиях математических методов. Поэтому, если забыть об этих возможностях в программе, можно испытать разочарование от скорости работы по сравнению с той же программой, реализованной с помощью математического пакета. К счастью, общий алгоритм разложения дискретизированных сигналов по классическим ортогональным базисам, являющийся просто алгоритмом вычисления соответствующего интеграла Гаусса, весьма прост и допускает оптимизацию также с помощью простых методов.  Кроме того, он же ОСАМ позволяет и производить практически идеальное распараллеливание алгоритма по причине небольшого объёма необходимой памяти, в случае, если не используется т. н. «индексация последовательности»последовательности» — такой подход может быть полезен при вычислениях с массовым параллелизмом. ''Индексацией'' называется процесс предварительного разложения сравниваемой последовательности по выбранному ортогональному базису и сохранения в памяти всех векторов коэффициентов разложения для последующего использования. Достоинство индексации — отсутствие необходимости производить большой объём вычислений во вложенном цикле; её недостаток — существенное увеличение объёма используемой оперативной памяти и увеличение требований к пропускной способности памяти. Последнее особенно важно при массивно-параллельных вычислениях — отдельные процессоры, ядра или узлы кластера могут вообще не иметь общего доступа ко всей оперативной памяти системы, не говоря уже о существенном замедлении обмена данных между вычислителями и памятью в случае конкуретной работы с большой области памяти. Такая проблема присутствует даже на многоядерных стандартных настольных компьютерах и серверах нижнего класса — оперативная память обычно работает приблизительно со скоростью, равной четверти скорости процессоров и, начиная с определённого количества ядер/процессоров, индексация становится менее выгодной, чем могла бы быть, так как чипсет и оперативная память не могут обеспечить требуемую скорость обмена. Тем не менее, на обычных ПК и серверах нижнего класса наличие индексации хотя бы одной последовательности всё равно выгодно, поэтому при реализации был выбран следующий подход: индексация одной последовательности и разложений второй на лету. Соответственно, в любом случае — как в случае сравнения последовательности с самой собой, так и в случае сравнения двух последовательностей — вычисления коэффициентов разложения последовательностей происходят только 1 раз: первой при индексации, а второй во внешнем цикле.

Главным же минусом библиотеки OpenMP является то, что её работа построена на директивах компилятора, и в итоге транслируется обычно в код, постоянно создающий и завершающий вычислительные потоки, для каждой итерации распараллеливаемого цикла. Таким образом при использовании OpenMP либо приходится учитывать такое поведенияповедение, распараллеливая циклы с небольшими (по крайней мере, относительно) количествами итераций, ухудшая структуру кода и фактически сводя его логику к логике ручного распараллеливания, либо мириться с накладными расходами на распараллеливание, в нашем случае достигавшими 5-15 %.

Учитывая, что поиск повторов может осуществляться по выбору с использованием любого из ортогональных базисов, и что в библиотеке функций разложения их было реализовано 9 различных - различных — базис Чебышева 1 рода, базис Чебышева 2 рода, дискретные косинусное и синусное преобразования, базис Фурье, базис Лежандра, базис Лагерра, базис Якоби и базис Эрмита - Эрмита — очевидным образом встаёт вопрос: а какой же из них "лучше" «лучше» в задаче поиска повторов в последовательностях? А кроме того, каковы в целом критерии качества, по которым требуется производить сравнение базисов?

Другой вариант - вариант — максимум средней длины найденных подобных участков, т.к. так как цель поиска повторов заключается в том, чтобы найти как можно более длинные подобные участки. Как можно оценить эту длину? Опишем простейший подход. Во-первых, нужно выбрать ширину скользящих окон и глубину разложения и выбрать некоторые тестовые данные, содержащие широкий спектр различных повторов - повторов — здесь хорошо подходит часть реальной ДНК-последовательности. Далее, используя различные базисы и подбирая порог сравнения (<m>\varepsilon</m>) такой, чтобы общее число найденных подобных участков было приблизительно равно, подсчитывать среднюю длину найденных подобных участков. Как вариант — можно вычислять медианное значение.