| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·MDS 算法并行实现 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·H5N1 流感病毒全球传播机制 | 第12-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的组织安排 | 第13-16页 |
| 第二章 CUDA 及 MDS 算法概述 | 第16-28页 |
| ·CUDA 概述 | 第16-24页 |
| ·CUDA 架构 | 第16-22页 |
| ·GPU 在生物学中的应用 | 第22-24页 |
| ·MDS 算法概述 | 第24-27页 |
| ·经典 MDS 算法 | 第24-25页 |
| ·Landmark MDS 算法 | 第25页 |
| ·SC-MDS 算法 | 第25-26页 |
| ·FastMap 算法 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 MDS 算法数值实现与并行分析 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·实对称矩阵特征值和特征向量的数值求解 | 第28-30页 |
| ·二分法 | 第28-29页 |
| ·SVD 分解算法 | 第29-30页 |
| ·实对称矩阵 SVD 算法数值方法 | 第30-34页 |
| ·双对角化 | 第31-32页 |
| ·双对角矩阵的对角化 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第四章 MDS 算法并行移植与测试 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·基于 GPU 的 LMDS 和 SC-MDS 的并行实现 | 第36-41页 |
| ·MDS 算法在 CUDA 上的并行移植 | 第38-40页 |
| ·MDS 算法的 CUDA 实现与测试结果 | 第40-41页 |
| ·MDS 算法优化 | 第41-44页 |
| ·实验准备 | 第42页 |
| ·优化结果及分析 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第五章 应用 MDS 算法可视化 H5N1 禽流感病毒的进化 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·实验方法 | 第46页 |
| ·实验结果 | 第46-54页 |
| ·按时间尺度可视化各地区 H5N1 病毒的进化 | 第46-51页 |
| ·MDS 分析不同地区分离的 H5N1 病毒 | 第51-54页 |
| ·讨论 | 第54-56页 |
| 第六章 高致病禽流感 H5N1 病毒全球传播模式研究 | 第56-70页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·实验数据说明 | 第56-57页 |
| ·实验方法 | 第57-61页 |
| ·全局参数计算与地理关联分析 | 第57-58页 |
| ·重抽样估计地区间的传播速率 | 第58-60页 |
| ·谱系推断和主干提取 | 第60页 |
| ·结果鲁棒性验证 | 第60页 |
| ·地区遗传多样性 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-66页 |
| ·病毒序列的地理分布 | 第61-63页 |
| ·全球传播特性 | 第63-64页 |
| ·高致病性 H5N1 病毒的进化历史和潜伏 | 第64-65页 |
| ·不同地区对系统发育树主干的贡献率 | 第65页 |
| ·高致病性 H5N1 病毒遗传多样性 | 第65-66页 |
| ·讨论 | 第66-70页 |
| 第七章 结束语 | 第70-72页 |
| ·工作总结 | 第70-71页 |
| ·未来展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果 | 第78-79页 |
