BEAGLE: An Application Programming Interface and High-Performance Computing Library for Statistical Phylogenetics

Phylogenetic inference is fundamental to our understanding of most aspects of the origin and evolution of life, and in recent years, there has been a concentration of interest in statistical approaches such as Bayesian inference and maximum likelihood estimation. Yet, for large data sets and realistic or interesting models of evolution, these approaches remain computationally demanding. High-throughput sequencing can yield data for thousands of taxa, but scaling to such problems using serial computing often necessitates the use of nonstatistical or approximate approaches. The recent emergence of graphics processing units (GPUs) provides an opportunity to leverage their excellent floating-point computational performance to accelerate statistical phylogenetic inference. A specialized library for phylogenetic calculation would allow existing software packages to make more effective use of available computer hardware, including GPUs. Adoption of a common library would also make it easier for other emerging computing architectures, such as field programmable gate arrays, to be used in the future. We present BEAGLE, an application programming interface (API) and library for high-performance statistical phylogenetic inference. The API provides a uniform interface for performing phylogenetic likelihood calculations on a variety of compute hardware platforms. The library includes a set of efficient implementations and can currently exploit hardware including GPUs using NVIDIA CUDA, central processing units (CPUs) with Streaming SIMD Extensions and related processor supplementary instruction sets, and multicore CPUs via OpenMP. To demonstrate the advantages of a common API, we have incorporated the library into several popular phylogenetic software packages. The BEAGLE library is free open source software licensed under the Lesser GPL and available from http://beagle-lib.googlecode.com. An example client program is available as public domain software

BEAGLE: An Application Programming Interface and High-Performance Computing Library for Statistical Phylogenetics

Phylogenetic inference is fundamental to our understanding of most aspects of the origin and evolution of life, and in recent years, there has been a concentration of interest in statistical approaches such as Bayesian inference and maximum likelihood estimation. Yet, for large data sets and realistic or interesting models of evolution, these approaches remain computationally demanding. High-throughput sequencing can yield data for thousands of taxa, but scaling to such problems using serial computing often necessitates the use of nonstatistical or approximate approaches. The recent emergence of graphics processing units (GPUs) provides an opportunity to leverage their excellent floating-point computational performance to accelerate statistical phylogenetic inference. A specialized library for phylogenetic calculation would allow existing software packages to make more effective use of available computer hardware, including GPUs. Adoption of a common library would also make it easier for other emerging computing architectures, such as field programmable gate arrays, to be used in the future. We present BEAGLE, an application programming interface (API) and library for high-performance statistical phylogenetic inference. The API provides a uniform interface for performing phylogenetic likelihood calculations on a variety of compute hardware platforms. The library includes a set of efficient implementations and can currently exploit hardware including GPUs using NVIDIA CUDA, central processing units (CPUs) with Streaming SIMD Extensions and related processor supplementary instruction sets, and multicore CPUs via OpenMP. To demonstrate the advantages of a common API, we have incorporated the library into several popular phylogenetic software packages. The BEAGLE library is free open source software licensed under the Lesser GPL and available from http://beagle-lib.googlecode.com. An example client program is available as public domain software.This work was supported by the National Science Foundation [grant numbers DBI-0755048, DEB-0732920, DEB-1036448, DMS-0931642, EF-0331495, EF-0905606, EF-0949453]; the National Institutes of Health [grant numbers R01-HG006139, R01-GM037841, R01-GM078985, R01-GM086887, R01-NS063897]; the Biotechnology and Biological Sciences Research Council [grant number BB/H011285/1]; the Wellcome Trust [grant number WT092807MA]; and Google Summer of Code

Exploring New Search Algorithms and Hardware for Phylogenetics: RAxML Meets the IBM Cell

Phylogenetic inference is considered to be one of the grand challenges in Bioinformatics due to the immense computational requirements. RAxML is currently among the fastest and most accurate programs for phylogenetic tree inference under the Maximum Likelihood (ML) criterion. First, we introduce new tree search heuristics that accelerate RAxML by a factor of 2.43 while returning equally good trees. The performance of the new search algorithm has been assessed on 18 real-world datasets comprising 148 up to 4,843 DNA sequences. We then present the implementation, optimization, and evaluation of RAxML on the IBM Cell Broadband Engine. We address the problems and provide solutions pertaining to the optimization of floating point code, control flow, communication, and scheduling of multi-level parallelism on the Cel

Algorithms, load balancing strategies, and dynamic kernels for large-scale phylogenetic tree inference under Maximum Likelihood

Phylogenetik, die Analyse der evolutionären Beziehungen zwischen biologischen Einheiten, spielt eine wesentliche Rolle in der biologischen und medizinischen Forschung. Ihre Anwendungen reichen von der Beantwortung grundlegender Fragen, wie der nach dem Ursprungs des Lebens, bis hin zur Lösung praktischer Probleme, wie der Verfolgung von Pandemien in Echtzeit. Heutzutage werden Phylogenetische Bäume typischerweise anhand molekularer Daten über wahrscheinlichkeitsbasierte Methoden berechnet. Diese Verfahren suchen nach demjenigen Stammbaum, welcher eine Likelihood-basierte Bewertungsfunktion unter einem gegebenen stochastischen Modell der Sequenzevolution maximiert. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Inferenz Phylogenetischer Bäume von Arten sowie Genen. Arten entwickeln sich durch Artbildungs- und Aussterbeereignisse. Gene entwickeln sich durch Ereignisse wie Genduplikation, Genverlust und horizontalen Gentransfer. Beide Ausprägungen der Evolution hängen miteinander zusammen, da Gene zu Arten gehören und sich innerhalb des Genoms der Arten entwickeln. Man kann Modelle der Gen-Evolution einsetzen, welche diesen Zusammenhang zwischen der Evolutionsgeschichte von Arten und Genen berücksichtigen, um die Genauigkeit phylogenetischer Baumsuchen zu verbessern. Die klassischen Methoden der phylogenetischen Inferenz ignorieren diese Phänomene und basieren ausschlie\ss lich auf Modellen der Sequenz-Evolution. Darüber hinaus sind aktuelle Maximum-Likelihood-Verfahren rechenaufwendig. Dies stellt eine große Herausforderung dar, zumal aufgrund der Fortschritte in der Sequenzierungstechnologie immer mehr molekulare Daten verfügbar werden und somit die verfügbare Datenmenge drastisch anwächst. Um diese Datenlawine zu bewältigen, benötigt die biologische Forschung dringend Werkzeuge, welche schnellere Algorithmen sowie effiziente parallele Implementierungen zur Verfügung stellen. In dieser Arbeit entwickle ich neue Maximum-Likelihood Methoden, welche auf einer expliziten Modellierung der gemeinsamen Evolutionsgeschichte von Arten und Genen basieren, um genauere phylogenetische Bäume abzuleiten. Außerdem implementiere ich neue Heuristiken und spezifische Parallelisierungsschemata um den Inferenzprozess zu beschleunigen. Mein erstes Projekt, ParGenes, ist eine parallele Softwarepipeline zum Ableiten von Genstammbäumen aus einer Menge genspezifischer Multipler Sequenzalignments. Für jedes Eingabealignment bestimmt ParGenes zunächst das am besten geeignete Modell der Sequenzevolution und sucht anschließend nach dem Genstammbaum mit der höchsten Likelihood unter diesem Modell. Dies erfolgt anhand von Methoden, welche dem aktuellen Stand der Wissenschaft entsprechen, parallel ausgeführt werden können und sich einer neuartigen Lastverteilungsstrategie bedienen. Mein zweites Projekt, SpeciesRax, ist eine Methode zum Ableiten eines gewurzelten Artenbaums aus einer Menge entsprechender ungewurzelter Genstammbäume. Berücksichtigt wird die Evolution eines Gens unter Genduplikation, Genverlust und horizontalem Gentransfer. SpeciesRax sucht den gewurzelten Artenbaum, der die Likelihood-basierte Bewertungsfunktion unter diesem Modell maximiert. Darüber hinaus führe ich eine neue Methode zur Berechnung von Konfidenzwerten auf den Kanten des resultierenden Artenbaumes ein und eine weitere Methode zur Schätzung der Kantenlängen des Artenbaumes. Mein drittes Projekt, GeneRax, ist eine neuartige Maximum-Likelihood-Methode zur Inferenz von Genstammbäumen. GeneRax liest als Eingabe einen gewurzelten Artenbaum sowie eine Menge genspezifischer Multipler Sequenz-Alignments und berechnet als Ausgabe einen Genstammbaum pro Eingabealignment. Dazu führe ich die sogenannte Joint Likelihood-Funktion ein, welche ein Modell der Sequenzevolution mit einem Modell der Genevolution kombiniert. Darüber hinaus kann GeneRax die Abfolge von Genduplikationen, Genverlusten und horizontalen Gentransfers abschätzen, die entlang des Eingabeartenbaums aufgetreten sind

High-Performance approaches for Phylogenetic Placement, and its application to species and diversity quantification

In den letzten Jahren haben Fortschritte in der Hochdurchsatz-Genesequenzierung, in Verbindung mit dem anhaltenden exponentiellen Wachstum und der Verfügbarkeit von Rechenressourcen, zu fundamental neuen analytischen Ansätzen in der Biologie geführt. Es ist nun möglich den genetischen Inhalt ganzer Organismengemeinschaften anhand einzelner Umweltproben umfassend zu sequenzieren. Solche Methoden sind besonders für die Mikrobiologie relevant. Die Mikrobiologie war zuvor weitgehend auf die Untersuchung jener Mikroben beschränkt, welche im Labor (d.h., in vitro) kultiviert werden konnten, was jedoch lediglich einen kleinen Teil der in der Natur vorkommenden Diversität abdeckt. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Hochdurchsatzsequenzierung nun die direkte Erfassung der genetischen Sequenzen eines Mikrobioms, wie es in seiner natürlichen Umgebung vorkommt (d.h., in situ). Ein typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der taxonomischen Klassifizierung der in einer Probe enthaltenen Sequenzen (Querysequenzen). Üblicherweise werden phylogenetische Methoden eingesetzt, um detaillierte taxonomische Beziehungen zwischen Querysequenzen und vertrauenswürdigen Referenzsequenzen, die von bereits klassifizierten Organismen stammen, zu bestimmen. Aufgrund des hohen Volumens ($10 ^ 6$ bis $10 ^ 9$) von Querysequenzen, die aus einer Mikrobiom-Probe mittels Hochdurchsatzsequenzierung generiert werden können, ist eine akkurate phylogenetische Baumrekonstruktion rechnerisch nicht mehr möglich. Darüber hinaus erzeugen derzeit üblicherweise verwendete Sequenzierungstechnologien vergleichsweise kurze Sequenzen, die ein begrenztes phylogenetisches Signal aufweisen, was zu einer Instabilität bei der Inferenz der Phylogenien aus diesen Sequenzen führt. Ein weiteres typisches Ziel von Mikrobiomstudien besteht in der Quantifizierung der Diversität innerhalb einer Probe, bzw. zwischen mehreren Proben. Auch hierfür werden üblicherweise phylogenetische Methoden verwendet. Oftmals setzen diese Methoden die Inferenz eines phylogenetischen Baumes voraus, welcher entweder alle Sequenzen, oder eine geclusterte Teilmenge dieser Sequenzen, umfasst. Wie bei der taxonomischen Identifizierung können Analysen, die auf dieser Art von Bauminferenz basieren, zu ungenauen Ergebnissen führen und/oder rechnerisch nicht durchführbar sein. Im Gegensatz zu einer umfassenden phylogenetischen Inferenz ist die phylogenetische Platzierung eine Methode, die den phylogenetischen Kontext einer Querysequenz innerhalb eines etablierten Referenzbaumes bestimmt. Dieses Verfahren betrachtet den Referenzbaum typischerweise als unveränderlich, d.h. der Referenzbaum wird vor, während oder nach der Platzierung einer Sequenz nicht geändert. Dies erlaubt die phylogenetische Platzierung einer Sequenz in linearer Zeit in Bezug auf die Größe des Referenzbaums durchzuführen. In Kombination mit taxonomischen Informationen über die Referenzsequenzen ermöglicht die phylogenetische Platzierung somit die taxonomische Identifizierung einer Sequenz. Darüber hinaus erlaubt eine phylogenetische Platzierung die Anwendung einer Vielzahl zusätzlicher Analyseverfahren, die beispielsweise die Zuordnung der Zusammensetzungen humaner Mikrobiome zu klinisch-diagnostischen Eigenschaften ermöglicht. In dieser Dissertation präsentiere ich meine Arbeit bezüglich des Entwurfs, der Implementierung, und Verbesserung von EPA-ng, einer Hochleistungsimplementierung der phylogenetischen Platzierung anhand des Maximum-Likelihood Modells. EPA-ng wurde entwickelt um auf Milliarden von Querysequenzen zu skalieren und auf Tausenden von Kernen in Systemen mit gemeinsamem und verteiltem Speicher ausgeführt zu werden. EPA-ng beschleunigt auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit auf einzelnen Kernen um das bis zu $30$-fache, im Vergleich zu dessen direkten Konkurrenzprogrammen. Vor kurzem haben wir eine zusätzliche Methode für EPA-ng eingeführt, welche die Platzierung in wesentlich größeren Referenzbäumen ermöglicht. Hierfür verwenden wir einen aktiven Speicherverwaltungsansatz, bei dem reduzierter Speicherverbrauch gegen größere Ausführungszeiten eingetauscht wird. Zusätzlich präsentiere ich einen massiv-parallelen Ansatz um die Diversität einer Probe zu quantifizieren, welcher auf den Ergebnissen phylogenetischer Platzierungen basiert. Diese Software, genannt \toolname{SCRAPP}, kombiniert aktuelle Methoden für die Maximum-Likelihood basierte phylogenetische Inferenz mit Methoden zur Abgrenzung molekularer Spezien. Daraus resultiert eine Verteilung der Artenanzahl auf den Kanten eines Referenzbaums für eine gegebene Probe. Darüber hinaus beschreibe ich einen neuartigen Ansatz zum Clustering von Platzierungsergebnissen, anhand dessen der Benutzer den Rechenaufwand reduzieren kann

Phylogeny-Aware Placement and Alignment Methods for Short Reads

In recent years bioinformatics has entered a new phase: New sequencing methods, generally referred to as Next Generation Sequencing (NGS) have become widely available. This thesis introduces algorithms for phylogeny aware analysis of short sequence reads, as generated by NGS methods in the context of metagenomic studies. A considerable part of this work focuses on the technical (w.r.t. performance) challenges of these new algorithms, which have been developed specifically to exploit parallelism

塩基組成の不均一な遺伝子配列データに基づく適切な進化系統樹推測法の探索：データリコーディング法および非一様モデルの有用性の検証

筑波大学 (University of Tsukuba)201