MDAPSP - Uma arquitetura modular distribuída para auxílio à predição de estruturas de proteínas

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Oliveira, Edvard Martins de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Arquiteturas orientadas a serviço; Gateways científicos; Predição de estruturas de proteínas; Protein structure prediction; Scientifc workflows; Scientific gateways; Service oriented architectures; Workflows científicos; WorkflowSim
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18102018-145713/

A predição de estruturas de proteínas é um campo de pesquisa que busca simular o enovelamento de cadeias de aminoácidos de forma a descobrir as funções das proteínas na natureza, um processo altamente dispendioso por meio de métodos in vivo. Inserida no contexto da Bioinformática, é uma das tarefas mais computacionalmente custosas e desafiadoras da atualidade. Devido à complexidade, muitas pesquisas se utilizam de gateways científicos para disponibilização de ferramentas de execução e análise desses experimentos, aliado ao uso de workflows científicos para organização de tarefas e disponibilização de informações. No entanto, esses gateways podem enfrentar gargalos de desempenho e falhas estruturais, produzindo resultados de baixa qualidade. Para atuar nesse contexto multifacetado e oferecer alternativas para algumas das limitações, esta tese propõe uma arquitetura modular baseada nos conceitos de Service Oriented Architecture (SOA) para oferta de recursos computacionais em gateways científicos, com foco nos experimentos de Protein Structure Prediction (PSP). A Arquitetura Modular Distribuída para auxílio à Predição de Estruturas de Proteínas (MDAPSP) é descrita conceitualmente e validada em um modelo de simulação computacional, no qual se pode identificar suas capacidades, detalhar o funcionamento de seus módulos e destacar seu potencial. A avaliação experimental demonstra a qualidade dos algoritmos propostos, ampliando a capacidade de atendimento de um gateway científico, reduzindo o tempo necessário para experimentos de predição e lançando as bases para o protótipo de uma arquitetura funcional. Os módulos desenvolvidos alcançam boa capacidade de otimização de experimentos de PSP em ambientes distribuídos e constituem uma novidade no modelo de provisionamento de recursos para gateways científicos.