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dc.contributor.advisorRossetto, Silvana-
dc.contributor.authorGomes, Raphael Sant'Anna-
dc.date.accessioned2024-09-05T17:17:32Z-
dc.date.available2024-09-07T03:00:17Z-
dc.date.issued2024-08-14-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/23608-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAlinhamento de sequênciaspt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectBlastpt_BR
dc.subjectHadooppt_BR
dc.subjectSparkpt_BR
dc.subjectBioinformaticspt_BR
dc.titleGENUVEM: busca de sequências genéticas em plataformas de Big Datapt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorCo1Campos, Maria Luiza Machado-
dc.contributor.referee1Lopes, Giseli Rabello-
dc.contributor.referee2Silva, Vivian dos Santos-
dc.contributor.referee3Jardim, Rodrigo-
dc.description.resumoA busca de sequências em bases de dados permanece como uma das mais importantes tarefas em bioinformática, sendo o Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) a principal ferramenta utilizada para inferência de homologia baseada em similaridade de sequências. Nas últimas décadas, o volume de dados publicados cresceu de tal forma que foi necessária a criação de estratégias de paralelização e distribuição das buscas. Uma das possibilidades é a distribuição da execução do BLAST em clusters de computadores com o apoio de plataformas de Big Data, como Apache Hadoop e Apache Spark. Nesta monografia, foi realizada uma revisão de trabalhos relacionados neste campo, e foi desenvolvida uma ferramenta para busca de sequências em nuvem baseada em Spark, o Genuvem. A validação foi conduzida na nuvem pública da Google Cloud Platform em diferentes tipos de clusters de computadores. Os resultados demonstraram que, para buscas suficientemente grandes, a solução escala com eficiência superior a 80%.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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