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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 |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
20/01/2017 |
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Data da última atualização: |
24/02/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Circular Técnica |
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Autoria: |
SOUSA, D. M. G. de; REIN, T. A.; SANTOS JUNIOR, J. de D. G. dos. |
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Afiliação: |
DJALMA MARTINHAO GOMES DE SOUSA, CPAC; THOMAZ ADOLPHO REIN, CPAC; JOAO DE DEUS GOMES DOS SANTOS JR, CPAC. |
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Título: |
Manejo da adubação fosfatada para culturas anuais no cerrado. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2016. |
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Páginas: |
10 p. |
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Série: |
(Embrapa Cerrados. Circular Técnica, 33). |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Adubação; Fósforo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/154889/1/CT-33.pdf
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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