| Processo: | 17/25410-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Paulo Sérgio Lopes de Souza |
| Beneficiário: | Matheus Henrique Junqueira Saldanha |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID |
| Assunto(s): | Computação de alto desempenho Modelagem computacional Programação paralela Elementos estruturais de proteínas Estrutura tridimensional de proteínas Algoritmos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Arquitetura Paralela | computação paralela | Hpc | Modelo de Programação | Predição de Estrutura de Proteína | Psp | Computação de Alto Desempenho |
Resumo Devido à abundância e importância das proteínas, o melhor conhecimento sobre essas moléculas é reconhecidamente de grande interesse para a ciência. No entanto, experimentos em laboratório para estudá-las são caros e demorados, o que motivou o surgimento de estudos sobre métodos computacionais para predizer os comportamentos das proteínas; dentre os quais se encontra sua estrutura tridimensional (3D). O problema de determinar a estrutura 3D de uma proteína com base em sua sequência de aminoácidos é NP-completo, e as tentativas de resolver este problema com algoritmos sequenciais se mostram insuficientes, o que aponta para uma clara necessidade de se aplicar computação paralela nesse problema. Neste projeto serão investigados algoritmos paralelos, presentes na literatura, de predição de estruturas de proteínas, buscando-se oportunidades de adaptá-los para plataformas paralelas diferentes. Com isso, será determinado um conjunto de algoritmos que seja diverso em termos das arquiteturas paralelas e modelos e programação paralela utilizados. Esse conjunto será implementado, avaliado e disponibilizado publicamente, para auxiliar o desenvolvimento de algoritmos de predição mais elaborados que utilizam um repertório de algoritmos como ferramenta para obter melhores predições. (AU) | |
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