2.6 KiB
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注意!
请详细阅读xmake.lua项目配置文件,可能涉及到性能优化和计算精度的问题
最好不要使用mingw,使用mingw+clang(就是clang)或者msvc(visual studio)
mingw的IO优化不行
DNASequence
代码逻辑介绍
DNASequence处理
DNA是双链的,互为互补链,对DNA样本进行测序时不能确认测出的是哪条链,所以就把所有DNA片段的互补链全算出来,和原文件放在一起组装。
输入格式:只是演示样例,不保证其生物上的准确性,默认最大dna序列长度支持5e4,可自行修改代码扩容
程序将会从项目的根目录中打开filteredReads.txt并处理类似以下若干条dna序列
@SRR13280199.1 1 length=32
ACGTACACATTGCTGTCTGCTGAACCACCTAG
@SRR13280199.1 2 length=32
ACGTACACATTGCTGTCTGCTGAACCACCTAG
关于如何构建本项目
请确保安装了构建工具xmake,和任意C++构建工具并将路径添加到了PATH目录
#编译 -v 表示 verbose 输出详细编译信息具体说明去上面的xmake链接看看
xmake -v
# 运行
xmake r
# 生成 visual studio 文件夹,点进去打开sln文件即可使用visual studio编辑和调试,很方便
xmake project -k vsxmake
性能展示
什么环境下性能最好?
经过测试,在windows环境下,前端使用mingw,后端使用llvm,也就是clang的时候性能最好
可以酌情开启xmake.lua中的avx512加速
perf
Samples: 31K of event 'task-clock:ppp', Event count (approx.): 7866750000
Overhead Command Shared Object Symbol
90.39% test [unknown] [k] 0xffffffffa84435e1
5.48% test test [.] reverseComplement(std::array<char, 50005ul>&, unsigned long)
1.58% test [unknown] [k] 0xffffffffc06abd30
0.59% test [unknown] [k] 0xffffffffa83ab787
0.51% test [unknown] [k] 0xffffffffa842aee0
800MB fastq DNA 序列处理性能展示
[Timer: All spent] Start timing
Open input file stream to value [input_file_stream] ok , from ["filteredReads.txt"]
Open output file stream to value [output_file_stream] ok , from ["reversedSequence.txt"]
Undergoing transformation
[Timer: All spent] Stop timing , using 5960ms
关于版权
本项目算法版权归提问者所有,可不遵循开源协议,其它人使用请遵循开源协议,或者欢迎咨询我