基于LC/MS的代谢组学数据并行处理研究

代谢组学是继基因组学和蛋白质组学之后生命科学研究领域一个新的分支,液相色谱-质谱(LC/MS)联用技术是代谢组学研究过程中广泛使用的一种代谢物检测方法。为快速处理LC/MS联用仪在检测过程中产生的大量原始数据,本研究将原始数据分组后由不同的计算节点完成预处理工作,提出了基于数据并行的预处理方法;为提高并行效率,提出了谱峰预识别算法。实验表明:27个小鼠血清样本原始数据在5个计算节点上分组并行处理,按照保留时间平均划分的加速比为2.87,按照谱峰平均划分的加速比为4.55;经大量数据和更多计算节点测试,数据并行处理方法比单计算节点串行处理方法的速度有很大提高,谱峰并行模式加速比Sp趋近于理想加速比P。该方法能够快速、准确地处理代谢组学研究过程中产生的海量数据。