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http://hdl.handle.net/11422/23608
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Rossetto, Silvana | - |
dc.contributor.author | Gomes, Raphael Sant'Anna | - |
dc.date.accessioned | 2024-09-05T17:17:32Z | - |
dc.date.available | 2024-09-07T03:00:17Z | - |
dc.date.issued | 2024-08-14 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/23608 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Alinhamento de sequências | pt_BR |
dc.subject | Bioinformática | pt_BR |
dc.subject | Blast | pt_BR |
dc.subject | Hadoop | pt_BR |
dc.subject | Spark | pt_BR |
dc.subject | Bioinformatics | pt_BR |
dc.title | GENUVEM: busca de sequências genéticas em plataformas de Big Data | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.contributor.advisorCo1 | Campos, Maria Luiza Machado | - |
dc.contributor.referee1 | Lopes, Giseli Rabello | - |
dc.contributor.referee2 | Silva, Vivian dos Santos | - |
dc.contributor.referee3 | Jardim, Rodrigo | - |
dc.description.resumo | A 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.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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