Otimizações qualitativas e quantitativas nas fases de leitura e análise em pipelines metagenômicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Dias, Raquel
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Faculdade de Informáca
BR
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
INFORMÁTICA
BIOLOGIA COMPUTACIONAL
ANÁLISE DE DADOS
BASE DE DADOS
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5196
Resumo: As tecnologias de sequenciamento metagenômico tem avançado rapidamente e a quantidade de dados gerados a partir do sequenciamento em larga escala tem aumentado substancialmente ao longo dos anos. As presentes otimizações e avaliações de desempenho tem foco em algumas das etapas mais críticas e que consomem mais tempo em uma análise metagenômica: pré-processamento, classificação taxonômica e pós - processamento dos resultados de classificação. Otimizações e funções foram implementadas e introduzidas em uma nova arquitetura, PANGEA+, baseada no pipeline metagenômico PANGEA. Os principais melhoramentos alcançados com a presente ferramenta foram: suporte a vários formatos de arquivos de entrada e a base de dados taxonômicos do NCBI, novos métodos de classificação de espécies incluídos, análise consenso, implementação de memória distribuída para a fase de classificação de espécies, otimizações de baixa complexidade para o pós-processamento dos resultados de classificação. A avaliação da nova arquitetura, PANGEA+, demonstra melhoramentos consideráveis em várias funcionalidades e, principalmente, na etapa de classificação de espécies, tanto em exatidão quanto em desempenho computacional.
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