Paralelização em grão fino da ferramenta muscle para um ambiente distribuído

• Processo: 06/59592-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2007
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: José Márcio Machado
• Beneficiário: Evandro Augusto Marucci
• Instituição Sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Paralelismo Alinhamento de sequência Árvore filogenética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Alinhamento | Cluster | Distribuido | Mpi | Muscle | Paralelismo

Resumo

Os alinhamentos múltiplos de seqüências são ferramentas essenciais para predição de árvores filogenéticas, identificação de resíduos críticos, predição de estruturas secundárias, entre outras tarefas muito comuns da biologia molecular. Recentemente uma série de sistemas desenvolvidos nesta área avançaram no estado da arte, no que diz respeito ao tempo de processamento e a precisão biológica dos resultados. O MUSCLE, um programa para a criação de múltiplos alinhamentos de seqüências, comparando com as ferramentas mais utilizadas, como o ClustalW e o T-Coffe, apresentou os melhores resultados, tanto em precisão biológica quanto em velocidade computacional. Deste modo, um algoritmo de paralelização desta ferramenta traz uma melhora significativa nos métodos existentes para o cálculo de alinhamento múltiplo de seqüências. Neste contexto, propõe-se a paralelização da ferramenta MUSCLE que possibilite sua execução em um sistema de memória distribuída, como um cluster Beowulf, cada vez mais presente em laboratórios de pesquisas genômicas. Sua implementação deverá ser feita através do uso de bibliotecas MPI (message passage interface) seguindo uma metodologia de paralelismo em grão fino. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

MARUCCI, EVANDRO A.; ZAFALON, GERALDO F. D.; MOMENTE, JULIO C.; NEVES, LEANDRO A.; VALENCIO, CARLO R.; PINTO, ALEX R.; CANSIAN, ADRIANO M.; DE SOUZA, ROGERIA C. G.; SHIYOU, YANG; MACHADO, JOSE M.. An Efficient Parallel Algorithm for Multiple Sequence Similarities Calculation Using a Low Complexity Method. BIOMED RESEARCH INTERNATIONAL, 2014. (06/59592-0)

MARUCCI, EVANDRO A.; ZAFALON, GERALDO F. D.; MOMENTE, JULIO C.; NEVES, LEANDRO A.; VALENCIO, CARLO R.; PINTO, ALEX R.; CANSIAN, ADRIANO M.; DE SOUZA, ROGERIA C. G.; YANG SHIYOU; MACHADO, JOSE M.. An Efficient Parallel Algorithm for Multiple Sequence Similarities Calculation Using a Low Complexity Method. BIOMED RESEARCH INTERNATIONAL, v. 2014, p. 6-pg., 2014-01-01. (06/59592-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MARUCCI, Evandro Augusto. Paralelização da ferramenta de alinhamento de sequências MUSCLE para um ambiente distribuído. 2009. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual Paulista (Unesp). Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas. São José do Rio Preto São José do Rio Preto.