Paralelização da ferramenta de alinhamento de sequências MUSCLE para um ambiente distribuído
| Ano de defesa: | 2009 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/11449/89349 |
Resumo: | Devido a crescente quantidade de dados genômicos para comparação, a computação paralela está se tornando cada vez mais necessária para realizar uma das operaçoes mais importantes da bioinformática, o alinhamento múltiplo de sequências. Atualmente, muitas ferramentas computacionais são utilizadas para resolver alinhamentos e o uso da computação paralela está se tornando cada vez mais generalizado. Entretanto, embora diferentes algoritmos paralelos tenham sido desenvolvidos para suportar as pesquisas genômicas, muitos deles não consideram aspectos fundamentais da computação paralela. O MUSCLE [1] e uma ferramenta que realiza o alinhamento m ultiplo de sequências com um bom desempenho computacional e resultados biológicos signi cativamente precisos [2]. Embora os m etodos utilizados por ele apresentem diferentes versões paralelas propostas na literatura, apenas uma versão paralela do MUSCLE foi proposta [3]. Essa versão, entretanto, foi desenvolvida para sistemas de mem oria compartilhada. O desenvolvimento de uma versão paralela do MUSCLE para sistemas distribu dos e importante dado o grande uso desses sistemas em laboratórios de pesquisa genômica. Esta paralelização e o foco deste trabalho e ela foi realizada utilizando-se abordagens paralelas existentes e criando-se novas abordagens. Como resultado, diferentes estratégias paralelas foram propostas. Estas estratégias podem ser incorporadas a outras ferramentas de alinhamento que utilizam, em determinadas etapas, a mesma abordagem seq uencial. Em cada método paralelizado, considerou-se principalmente a e ciência, a escalabilidade e a capacidade de atender problemas reais da biologia. Os testes realizados mostram que, para cada etapa paralela, ao menos uma estratégia de nida atende bem todos esses crit erios. Al em deste trabalho realizar um paralelismo in edito, ao viabilizar a execução da ferramenta MUSCLE em... |
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Marucci, Evandro Augusto [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Sato, Liria MatsumotoManacero Junior, AleardoMachado, José Márcio [UNESP]2014-06-11T19:24:01Z2014-06-11T19:24:01Z2009-02-11MARUCCI, Evandro Augusto. Paralelização da ferramenta de alinhamento de sequências MUSCLE para um ambiente distribuído. 2009. 117 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, 2009.http://hdl.handle.net/11449/89349000591377marucci_ea_me_sjrp.pdf33004153073P2Devido a crescente quantidade de dados genômicos para comparação, a computação paralela está se tornando cada vez mais necessária para realizar uma das operaçoes mais importantes da bioinformática, o alinhamento múltiplo de sequências. Atualmente, muitas ferramentas computacionais são utilizadas para resolver alinhamentos e o uso da computação paralela está se tornando cada vez mais generalizado. Entretanto, embora diferentes algoritmos paralelos tenham sido desenvolvidos para suportar as pesquisas genômicas, muitos deles não consideram aspectos fundamentais da computação paralela. O MUSCLE [1] e uma ferramenta que realiza o alinhamento m ultiplo de sequências com um bom desempenho computacional e resultados biológicos signi cativamente precisos [2]. Embora os m etodos utilizados por ele apresentem diferentes versões paralelas propostas na literatura, apenas uma versão paralela do MUSCLE foi proposta [3]. Essa versão, entretanto, foi desenvolvida para sistemas de mem oria compartilhada. O desenvolvimento de uma versão paralela do MUSCLE para sistemas distribu dos e importante dado o grande uso desses sistemas em laboratórios de pesquisa genômica. Esta paralelização e o foco deste trabalho e ela foi realizada utilizando-se abordagens paralelas existentes e criando-se novas abordagens. Como resultado, diferentes estratégias paralelas foram propostas. Estas estratégias podem ser incorporadas a outras ferramentas de alinhamento que utilizam, em determinadas etapas, a mesma abordagem seq uencial. Em cada método paralelizado, considerou-se principalmente a e ciência, a escalabilidade e a capacidade de atender problemas reais da biologia. Os testes realizados mostram que, para cada etapa paralela, ao menos uma estratégia de nida atende bem todos esses crit erios. Al em deste trabalho realizar um paralelismo in edito, ao viabilizar a execução da ferramenta MUSCLE em...Due to increasing amount of genetic data for comparison, parallel computing is becoming increasingly necessary to perform one of the most important operations in bioinformatics, the multiple sequence alignments. Nowadays, many software tools are used to solve sequence alignments and the use of parallel computing is becoming more and more widespread. However, although di erent parallel algorithms were developed to support genetic researches, many of them do not consider fundamental aspects of parallel computing. The MUSCLE [1] is a tool that performs multiple sequence alignments with good computational performance and biological results signi cantly precise [2]. Although the methods used by them have di erent parallel versions proposed in the literature, only one parallel version of the MUSCLE tool was proposed [3]. This version, however, was developed for shared memory systems. The development of a parallel MUSCLE tool for distributed systems is important given the wide use of such systems in laboratories of genomic researches. This parallelization is the aim of this work and it was done using existing parallel approaches and creating new approaches. Consequently, di erent parallel strategies have been proposed. These strategies can be incorporated into other alignment tools that use, in a given stage, the same sequential approach. In each parallel method, we considered mainly the e ciency, scalability and ability to meet real biological problems. The tests show that, for each parallel step, at least one de ned strategy meets all these criteria. In addition to the new MUSCLE parallelization, enabling it execute in a distributed systems, the results show that the de ned strategies have a better performance than the existing strategies.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)117 f. : il. color.porUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Alephreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPProcessamento paralelo (Computadores)Computação paralelaSistemas distribuídosAnálise de desempenhoAlinhamento de sequênciasParallel computingDistributed systemParalelização da ferramenta de alinhamento de sequências MUSCLE para um ambiente distribuídoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessCiência da Computação - FC/FCT/IBILCE/IGCEComputação científicaUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, São José do Rio PretoPublication43c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::262467-143c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::262467-1d7c91376-28ac-4ea8-aada-e75db43fbca8virtual::265243-1d7c91376-28ac-4ea8-aada-e75db43fbca8virtual::265243-1ORIGINALmarucci_ea_me_sjrp.pdfapplication/pdf2105093https://repositorio.unesp.br/bitstreams/6077f9ca-6f73-4782-b8a9-79186cb94321/download5b417abdc99cd4c7f9807768af1ab956MD51trueAnonymousREADTEXTmarucci_ea_me_sjrp.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2023-12-06T06:17:05Z (GMT).Extracted texttext/plain103504https://repositorio.unesp.br/bitstreams/b82ccab5-c745-4b3b-a5b5-86cdfa6e3184/download5b40411ed958879e09b6d5003d7a8f3bMD54falseAnonymousREADTHUMBNAILmarucci_ea_me_sjrp.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.ImageMagickPdfThumbnailFilter on 2016-11-11T08:56:25Z (GMT).IM Thumbnailimage/jpeg3825https://repositorio.unesp.br/bitstreams/00f43f44-364e-480b-9aef-346d061c98cb/downloadf97c6304c97c5cf91006007227e3b265MD53falseAnonymousREAD11449/893492026-05-01T05:01:09.966020Zopen.accessoai:repositorio.unesp.br:11449/89349https://repositorio.unesp.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462026-05-01T05:01:09Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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Devido a crescente quantidade de dados genômicos para comparação, a computação paralela está se tornando cada vez mais necessária para realizar uma das operaçoes mais importantes da bioinformática, o alinhamento múltiplo de sequências. Atualmente, muitas ferramentas computacionais são utilizadas para resolver alinhamentos e o uso da computação paralela está se tornando cada vez mais generalizado. Entretanto, embora diferentes algoritmos paralelos tenham sido desenvolvidos para suportar as pesquisas genômicas, muitos deles não consideram aspectos fundamentais da computação paralela. O MUSCLE [1] e uma ferramenta que realiza o alinhamento m ultiplo de sequências com um bom desempenho computacional e resultados biológicos signi cativamente precisos [2]. Embora os m etodos utilizados por ele apresentem diferentes versões paralelas propostas na literatura, apenas uma versão paralela do MUSCLE foi proposta [3]. Essa versão, entretanto, foi desenvolvida para sistemas de mem oria compartilhada. O desenvolvimento de uma versão paralela do MUSCLE para sistemas distribu dos e importante dado o grande uso desses sistemas em laboratórios de pesquisa genômica. Esta paralelização e o foco deste trabalho e ela foi realizada utilizando-se abordagens paralelas existentes e criando-se novas abordagens. Como resultado, diferentes estratégias paralelas foram propostas. Estas estratégias podem ser incorporadas a outras ferramentas de alinhamento que utilizam, em determinadas etapas, a mesma abordagem seq uencial. Em cada método paralelizado, considerou-se principalmente a e ciência, a escalabilidade e a capacidade de atender problemas reais da biologia. Os testes realizados mostram que, para cada etapa paralela, ao menos uma estratégia de nida atende bem todos esses crit erios. Al em deste trabalho realizar um paralelismo in edito, ao viabilizar a execução da ferramenta MUSCLE em... |
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