Data/hora: 21/06/2024 09:03:42

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