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Cyclic comparison method for low-density parity-check decoder
(2011-06-21)
Hung Jui-Hui
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Hung Jui-Hung
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Chen Sau-Gee
A cyclic comparison method for an LDPC decoder. The nth element of the input k elements, wherein n=1, . . . , k, is sequentially removed by the corresponding comparator to obtain k first level sequences. Next, pairs of two elements selected from the k elements are used to form k second level sequences. The preceding step is repeated k×┌log2(k−1)┐ times to obtain k output results. Either of one first level sequences and one output results contains (k−1) elements. The first level sequences are compared with the output results to determine whether they are identical. If they are identical, the process stops. If they are not identical, the abovementioned step is repeated to obtain new output results. The cyclic comparison method of the present invention needs only k×┌log2(k−1)┐ comparisons to obtain output results. Thus, the present invention can reduce the number of basic operations and can apply to any input number.
Set-cyclic comparison method for low-density parity-check decoder
(2011-05-17)
Hung Jui-Hui
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Hung Jui-Hung
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Chen Sau-Gee
The present invention discloses a set-cyclic comparison method for an LDPC (Low-Density Parity-Check) decoder, which applies to a CNU (Check Node Unit) or a VNU (Variable Node Unit). In the systematized method of the present invention, all the input elements are initialized to obtain a matrix. Based on the symmetry of the matrix and the similarity between the rows of the matrix are sequentially formed different sets respectively corresponding to the horizontally-continuous elements having the maximum iteration number in the horizontal and vertical directions, the symmetric non-continuous non-boundary elements, and the boundary elements plus the end-around neighboring elements in the same row. The present invention applies to any input number. Via the large intersection between the compared sets, the present invention can effectively reduce the number of comparison calculations and greatly promote the performance of an LDPC decoder.
建構微小干擾核醣核酸之修短與附尾機制之雲端偵測平台
(2013)
洪瑞鴻
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Hung Jui-Hung
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國立交通大學生物科技學系（所）
微小干擾核醣核酸與人類Argonaute蛋白質之類化訊號及其修短與附尾機制之研究
(2015)
洪瑞鴻
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Hung Jui-Hung
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國立交通大學生物科技學系（所）
微小干擾核醣核酸與人類Argonaute蛋白質之類化訊號及其修短與附尾機制之研究
(2016)
洪瑞鴻
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Hung Jui-Hung
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國立交通大學生物科技學系（所）
革新次世代定序雲端分析平台---使用雲端隨需自助服務與統一計算架構GPU運算
(2015)
洪瑞鴻
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Hung Jui-Hung
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國立交通大學生物科技學系（所）
次世代定序(Next generation Sequencing, NGS)技術大幅降低全基因體規模的定序成本，讓研究者得以系統化地了解分子層級的生物機制。然而，次世代定序產生的巨量資料也同時增加執行生物資訊分析的成本。動輒上百GB的資料量的儲存、壓縮、分析已超出許多傳統生物資訊方法能處理的範疇。結合雲端運算有效率地運用處在雲端之中虛擬的運算與儲存單元來進行生物資訊分析，已逐漸受到全球學界的重視。世界最大之定序儀製造商Illumina於2012年12月正式提出了其雲端定序資料倉儲服務BaseSpace，提供每個使用者1TB的免費空間儲存其定序資料，迄今已儲存超過四萬套數據。本研究將結合雲端軟硬體設施(Amazon EC2)以及雲端定序資料倉儲(Illumina BaseSpace)，補傳統平台之不足，提供生物學家一個更有效率的雲端NGS隨需自助分析服務平台，大幅降低分析NGS資料的門檻與成本。本研究的主要目標條列如下： (1) 隨需可動態組態雲端服務系統: BaseSpace以及Amazon EC2皆有提供應用程序介面(API)讓外部的雲端服務可以與其溝通。本NGS平台將透過這些API，配置虛擬機器並動態控制其啟動、資料輸入輸出、流量控制、錯誤回報、進度監測以獲得隨需自助服務便利與低成本的好處。 (2) 平行與GPU編程元件與演算法設計: 本計劃會充分利用multithreading、MapReduce、MPI以及GPU運算等平行技術結合新穎的演算法來解決效能瓶頸。 (3) 開發可動態組態雲端管線(pipeline): 基於本實驗室固有之雲端服務組裝生產線技術(C-Salt)，開發能自動根據需求進行軟體組裝之RNA定序雲端分析管線。 (4) 互動式視覺化分析介面：利用動態網頁技術系統性的將各個分析管線所產生的資料轉化成互動式的視覺化圖表與瀏覽系統。本研究發展的演算法、分析管線、雲端分析系統將大幅降低分析NGS資料的成本。預期本平台將促進利用NGS進行各式各樣生物課題的研究，並透過與海內外的實驗生物學家合作，利用所開發的新穎演算法與分析管線進行尖端的學術研究，預期會對分子生物學及生物資訊學的相關研究做出重大貢獻。產業應用性的面向則會試著透過產學合作把此雲端平台的建構以及服務模式專利化並技轉。
革新次世代定序雲端分析平台---使用雲端隨需自助服務與統一計算架構GPU運算
(2014)
洪瑞鴻
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Hung Jui-Hung
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國立交通大學生物科技學系（所）