Data/hora: 09/06/2024 11:24:31

Biblioteca(s): | Embrapa Florestas.
Data corrente: | 03/01/2018
Data da última atualização: | 03/01/2018
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.
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.
Título: | Computação paralela aplicada à seleção genômica via inferência Bayesiana.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 3, p. 440-448, 2017.
Idioma: | Português
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 BayesC&#960; 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.
Palavras-Chave: | Marcadores SNP; Regressão Bayesiana.
Thesaurus Nal: | Genetic improvement; Statistics.
Categoria do assunto: | G Melhoramento Genético
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170170/1/2017-M.Deon-RBM-Computacao.pdf
Registro original: | Embrapa Florestas (CNPF)
Exemplares: | CNPF - (56205-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS