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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2170
Tipo: | Dissertação |
Título: | Comparação Sequência-Família em GPU |
Autor(es): | Araújo Neto, Alcides Carneiro de |
Primeiro orientador: | Moreano, Nahri Balesdent |
Abstract: | Durante as últimas décadas o volume de informações biológicas em algumas bases
de dados cresceu em um ritmo quase exponencial. Ferramentas como o HMMER
podem encontrar sequências biológicas homólogas a uma família de sequências
modelada estatisticamente por um profile HMM utilizando o algoritmo de Viterbi.
Dada a complexidade quadrática desse algoritmo, esse procedimento pode consumir
longos tempos de execução dependendo da quantidade de sequências, do tamanho
do profile HMM e do hardware utilizado. Esse trabalho descreve o desenvolvimento
de uma solução em GPU, de alto desempenho, para o problema de determinar se
uma nova sequência biológica é homóloga a uma família de sequências conhecida. A
solução implementada alcançou desempenho compatível ou superior ao HMMER. ABSTRACT - Over the past few decades the amount of biological data in some databases grew up in an almost exponential rate. Tools such as HMMER use the Viterbi algorithm to find biological sequences that are homologue to a family of sequences represented by a statistical model called profile HMM. Due to the quadratic time complexity of the Viterbi algorithm, this search procedure can demand long execution times depending on database size, profile HMM length, and hardware used. The purpose of this project is to design a high performance GPU solution for the problem of finding out if a new biological sequence is homologue to a known family of sequences. The implemented solution reached a performance compatible or superior to HMMER. |
Palavras-chave: | Algorítmos Bioinformática Algorithms Bioinformatics |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2170 |
Data do documento: | 2014 |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Alcides Carneiro de Araujo Neto.pdf | 606,32 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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