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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2020.tde-08032021-082733
Document
Author
Full name
Felipe Valencia de Almeida
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2020
Supervisor
Committee
Sato, Liria Matsumoto (President)
Bianchini, Calebe de Paula
Stringhini, Denise
Title in Portuguese
Ferramenta para montagem de sequências genômicas em ambientes de memória compartilhada e distribuída com FPGAs.
Keywords in Portuguese
Bioinformática
FPGA
Programação paralela
Sequenciamento de genoma
Abstract in Portuguese
O estudo do genoma vem sendo cada vez mais explorado pela comunidade científica como forma de entender o funcionamento não apenas do ser humano, mas de todos os seres vivos. Para tal, é necessário que exista a montagem do genoma, que é fragmentado em um processo denominado sequenciamento. A montagem do genoma possui alto custo computacional, devido ao grande volume de dados utilizados e às operações de comparação e alinhamento que precisam ser realizadas múltiplas vezes, fazendo com que o tempo de execução varie de poucos minutos a até meses, a depender da infraestrutura computacional. Este trabalho propõe uma ferramenta híbrida, utilizando a implementação de algoritmos tanto em software quanto em hardware para melhorar o desempenho da montagem do genoma. Para tal, é apresentada uma comparação de desempenho de um algoritmo base desenvolvido em diversas versões distintas. Os resultados demonstram que a implementação do algoritmo híbrido em hardware e software resulta em ganhos significativos de desempenho, apontando para as possibilidades de um maior emprego na área.
Title in English
Tool for assembling genome sequences on shared and distributed memory systems with FPGAs.
Keywords in English
Bioinformatics
FPGA
Genome sequencing
Parallel programming
Abstract in English
The genome study has been increasingly explored by the scientific community, as a way of understanding the functioning not only of humans, but of all living beings. Therefore, it is necessary to have the assembly of the genome, which is fragmented in a process called sequencing. The genome assembly has a high computational cost, due to the large figures of data used and the comparison and alignment operations that need to be performed multiple times, making the execution time vary from a few minutes to even months, depending on the computational infrastructure. This study proposes a hybrid tool, using the implementation of algorithms in both software and hardware, improving the performance of the genome assembly. For this, a performance comparison of a base algorithm developed in several different versions is presented. The results demonstrate that the implementation of a hybrid algorithm using both hardware and software results in significant performance gains, pointing out the possibilities of greater application in this field.
 
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Publishing Date
2021-03-10
 
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