Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2005 |
| Autor(a) principal: |
Bedin, Guilherme Balestieri |
| Orientador(a): |
Lemke, Ney |
| 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: |
Universidade do Vale do Rio do Sinos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2204
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Resumo: |
A quantidade de dados disponíveis a respeito do funcionamento das células vêm aumentando a cada dia. Muitos organismos tiveram suas redes metabólicas caracterizadas. O estudo destas redes possibilita uma melhor compreensão dos processos envolvidos no funcionamento da célula, podendo ser utilizado no desenho racional de drogas e na predição de seus efeitos colaterais. Uma das principais ferramentas para o estudo de redes metabólicas é a simulação computacional, mas quanto maiores e mais complexas forem estas redes maior será o custo computacional para simulá-las. Estes sistemas possuem uma natureza estocástica, podendo seguir caminhos diferentes dependendo das condições do ambiente. A computação das simulaçõoes das redes metabólicas usando um modelo estocástico pode ser realizada de forma distribuída, mas seu custo computacionalmente é alto. Em contrapartida, a tecnologia de grid de computadores vêm evoluindo e tornando-se uma alternativa aos supercomputadores para processamento de alto desempenho. O uso de gr |
