Show simple item record

dc.contributor.advisorOliveira, Lucas Ferrari dept_BR
dc.contributor.advisorSteffens, Maria Berenice Reynaudpt_BR
dc.contributor.authorFujii, Sergio Yoshimitsupt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Programa de Pós-Graduação em Bioinformáticapt_BR
dc.date.accessioned2012-12-12T14:16:30Z
dc.date.available2012-12-12T14:16:30Z
dc.date.issued2012-12-12
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/28955
dc.description.abstractResumo: A área de bioinformática passou por um crescimento na quantidade de dados biológicos em formato digital devido ao desenvolvimento de novas tecnologias de sequenciamento de DNA e análise de expressão gênica. A base de dados vem crescendo em altas taxas anualmente e, atualmente, o desafio é a transformação dos dados biológicos digitais em conhecimento. No entanto, a dificuldade para processar a enorme quantidade de dados é apenas um dos vários problemas relacionados a este crescimento. A área de Ciência da Computação pode auxiliar na melhoria da bioinformática através da investigação focada em métodos eficientes para a montagem de genomas, expressão gênica, alinhamento de sequências, mineração de dados, predição de sRNA, entre outros. Além da grande quantidade de memória requerida, ferramentas de bioinformática também exigem alta capacidade de processamento. A computação de alto desempenho (CAD), incorporando vários núcleos de processador em uma placa com memória compartilhada e oferecendo técnicas de otimização de código, vem mudando paradigmas na área de computação. Ferramentas de bioinformática modernas precisam tirar proveito da computação paralela, o que sempre foi uma tarefa desafiadora. Porém, a conversão de código sequencial em paralelo é uma tarefa difícil e deve ser precedida por otimização. Essa otimização envolve tornar o programa o mais eficiente possível. Técnicas de otimização manual, por exemplo, otimização aritmética, eliminação de conversão de dados e otimização de loop, ajudam a melhorar o tempo de execução da aplicação. Este trabalho apresenta otimizações realizadas no software sRNAScanner, cuja motivação foram as respostas biológicas do software e o seu tempo de execução elevado. Para otimizar o programa, ferramentas de perfilação foram utilizadas para analisar e avaliar o seu desempenho. O software sofreu alterações em suas funções e em suas estruturas de dados. Utilizando o genoma da bactéria Salmonella enterica serovar Typhimurium e técnicas de otimização manual e programação paralela, o tempo médio diminuiu de 23 minutos para 16,283 segun dos, apresentando um aumento de desempenho (speedup) de 85 vezes. Os arquivos finais e temporário tiveram o conteúdo inalterado em comparação com os mesmos arquivos gravados pelo programa sRNAScanner original. Os resultados mostraram que a aplicação de técnicas de otimização utilizadas em computação de alto desempenho em ferramentas de bioinformática apresentou, neste caso, um ganho de desempenho expressivo.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.subjectSeqüencia de nucleotidiospt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectÁcido ribonucleico - Analisept_BR
dc.titleUtilização de técnicas de otimização de desempenho em bioinformáticapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record