15、基于高阶组件的蛋白质序列分析

基于高阶组件的蛋白质序列分析

1. 实验结果与应用场景

在计算两个黏土立方体变形的实验中，实验结果展示了不同并发线程数下的平均运行时间。当并发线程数达到 4 个时，能实现近乎线性的加速。若增加问题规模（即模拟空间中的对象数量），对于更多的并发线程也能有类似的加速效果。例如，在对象均匀分布的“良好”场景下，8 个线程可实现 7.2 倍的加速。

在 Clayworks 示例中，高阶组件（HOC）处理多个用户并发操作对象所产生的数据。而接下来要介绍的示例，其输入数据来自用户从不同数据库中选择的数据。由于数据库规模较大，HOC 需处理的数据量远大于 Clayworks 应用。

2. 蛋白质序列分析与 Alignment - HOC

蛋白质序列分析是一个重要的实际网格应用，主要针对大量基因组数据进行分析。为实现这一目的，引入了 Alignment - HOC。它提供了通用比对算法的分布式实现，允许用户插入自己的代码，便于研究不同数据库中的基因组相似性，或在生物数据库上运行特定的基因组处理算法（如 3D 结构预测）。

3. 生物信息学中的比对问题

用于序列比对或蛋白质结构预测的基因组处理算法，通常会计算一个或多个结果矩阵，其时间复杂度为 (O(n^2)) 或更高（(n) 为序列长度）。顺序处理大量数据会导致运行时间过长，因此需要多台联网计算机的计算能力来对整个数据库进行成对分析。一个典型大小接近 100 MB 的数据库，在标准计算机上进行基因组分析可能需要数月时间。

目前大部分可用的基因组处理软件是为单台 PC 或同质多处理器集群开发的，将这些软件移植到网格需要额外的时间和重复的重新实现，这会分散程序员开