Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Araújo Neto, Alcides Carneiro de |
| Orientador(a): |
Moreano, Nahri Balesdent |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2170
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Resumo: |
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. |
