Predição de estruturas de proteínas com algoritmos paralelos ortogonais às plataformas paralelas

• Processo: 17/25410-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de março de 2018
• Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2019
• Área do 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)

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)

JUNQUEIRA SALDANHA, MATHEUS HENRIQUE; LOPES DE SOUZA, PAULO SERGIO; RODRIGUES, JMF; CARDOSO, PJS; MONTEIRO, J; LAM, R; KRZHIZHANOVSKAYA, VV; LEES, MH; DONGARRA, JJ; SLOOT, PMA. High Performance Algorithms for Counting Collisions and Pairwise Interactions. COMPUTATIONAL SCIENCE - ICCS 2019, PT I, v. 11536, p. 15-pg., 2019-01-01. (17/25410-8, 13/07375-0)