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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
03/01/2018 |
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Data da última atualização: |
03/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
LAGROTTA, M. R.; SILVA, F. F. e; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; DUARTE, D. A. S.; AZEVEDO, C. F.; MOTA, R. R. |
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Afiliação: |
Marcos Rodrigues Lagrotta, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri; Fabyano Fonseca e Silva, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Moysés Nascimento, UFV; Darlene Ana Souza Duarte, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; Rodrigo Reis Mota, University of Liège. |
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Título: |
Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Em seleção genômica (SG), o grande número de marcadores moleculares utilizados, bem como a demanda computacional dos modelos bayesianos, fundamentados nos algoritmos Monte Carlo Via Cadeias de Markov, faz com que as análises exijam semanas ou até meses de processamento. A computação paralela representa uma solução natural para este problema, visto que esta subdividi um algoritmo em várias tarefas independentes, as quais podem ser processadas em paralelo, reduzindo o tempo de processamento. Objetivou-se comparar a eficiência de processamento do método BayesCπ programado em paralelo com o seu algoritmo sequencial padrão. Duas estratégias de paralelização foram estudadas. A primeira envolveu a análise de múltiplas cadeias MCMC em paralelo, e a segunda referiu-se à paralelização de uma única cadeia MCMC. Utilizou-se a biblioteca MPI e o pacote OpenMPI associado ao compilador gfortran para execução em paralelo desses algoritmos. Foram utilizados dados simulados considerando 10.000 marcadores SNPs e 4.100 indivíduos. O algoritmo sequencial padrão foi processado em 77,29 horas. Ao usar múltiplas cadeias em paralelo o processamento foi 77% mais rápido (17,75hs), enquanto que a estratégia de paralelização de uma única cadeia apresentou um ganho de desempenho de 15% (65,37hs). Conclui-se que a computação paralela é eficiente e pode ser aplicada à SG. |
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Palavras-Chave: |
Marcadores SNP; Regressão Bayesiana. |
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Thesaurus Nal: |
Genetic improvement; Statistics. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170170/1/2017-M.Deon-RBM-Computacao.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
06/11/2009 |
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Data da última atualização: |
14/01/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
KUWAHARA, M. K.; LIMA, D.; MARCELINO, F. C. |
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Afiliação: |
MARCIA KAMOGAE KUWAHARA, CNPSo; DIVANIA DE LIMA, CNPSo; FRANCISMAR CORREA MARCELINO, CNPSo. |
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Título: |
Sensibilidade da detecção de grãos de soja geneticamente modificados em misturas com convencionais segundo critérios para classificação de sementes. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Informativo ABRATES, Londrina, v. 19, n. 2, p. 211, set. 2009. Edição Especial, ref. 204. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Edição dos Resumos do XVI Congresso de Sementes, Curitiba, ago./set. 2009. |
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Palavras-Chave: |
Detecção de OGM; Sementes; Soja geneticamente modificada. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/115422/1/Sensibilidade-da-deteccao-de-graos-de-soja-geneticamente-modificados-em-misturas-com-convencionais-segundo-criterios-para-classificacao-de-sementes.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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