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CCC-GPU:一种用于大型转录组分析的图形处理单元(GPU)优化的非线性相关系数。

CCC-GPU: A graphics processing unit (GPU)-optimized nonlinear correlation coefficient for large transcriptomic analyses.

作者信息

Zhang Haoyu, Fotso Kevin, Pividori Milton

机构信息

Department of Biomedical Informatics, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO, USA.

Office of Information Technology, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO, USA.

出版信息

bioRxiv. 2025 Jun 6:2025.06.03.657735. doi: 10.1101/2025.06.03.657735.

Abstract

MOTIVATION

Identifying meaningful patterns in complex biological data necessitates correlation coefficients capable of capturing diverse relationship types beyond simple linearity. Furthermore, efficient computational tools are crucial for handling the ever-increasing scale of biological datasets.

RESULTS

We introduce CCC-GPU, a high-performance, GPU-accelerated implementation of the Clustermatch Correlation Coefficient (CCC). CCC-GPU computes correlation coefficients for mixed data types, effectively detects non-linear relationships, and offers significant speed improvements over its predecessor.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION

CCC-GPU is openly available on GitHub (https://github.com/pivlab/ccc-gpu) and distributed under the BSD-2-Clause Plus Patent License.

摘要

动机

在复杂的生物学数据中识别有意义的模式需要相关系数能够捕捉简单线性关系之外的各种关系类型。此外,高效的计算工具对于处理不断增长规模的生物学数据集至关重要。

结果

我们引入了CCC-GPU,这是一种基于集群匹配相关系数(CCC)的高性能、GPU加速实现。CCC-GPU能计算混合数据类型的相关系数,有效检测非线性关系,并且比其前身有显著的速度提升。

可用性和实现方式

CCC-GPU在GitHub(https://github.com/pivlab/ccc-gpu)上公开可用,并根据BSD-2-Clause Plus专利许可进行分发。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/777d/12157546/c2f1c469dca5/nihpp-2025.06.03.657735v1-f0001.jpg

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