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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.55.2018.tde-18102018-145713
Document
Auteur
Nom complet
Edvard Martins de Oliveira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2018
Directeur
Jury
Estrella, Júlio Cezar (Président)
Bruschi, Sarita Mazzini
Maciel, Carlos Dias
Oliveira, Daniel Cardoso Moraes de
Titre en portugais
MDAPSP - Uma arquitetura modular distribuída para auxílio à predição de estruturas de proteínas
Mots-clés en portugais
Arquiteturas orientadas a serviço
Gateways científicos
Predição de estruturas de proteínas
Workflows científicos
WorkflowSim
Resumé en portugais
A predição de estruturas de proteínas é um campo de pesquisa que busca simular o enovelamento de cadeias de aminoácidos de forma a descobrir as funções das proteínas na natureza, um processo altamente dispendioso por meio de métodos in vivo. Inserida no contexto da Bioinformática, é uma das tarefas mais computacionalmente custosas e desafiadoras da atualidade. Devido à complexidade, muitas pesquisas se utilizam de gateways científicos para disponibilização de ferramentas de execução e análise desses experimentos, aliado ao uso de workflows científicos para organização de tarefas e disponibilização de informações. No entanto, esses gateways podem enfrentar gargalos de desempenho e falhas estruturais, produzindo resultados de baixa qualidade. Para atuar nesse contexto multifacetado e oferecer alternativas para algumas das limitações, esta tese propõe uma arquitetura modular baseada nos conceitos de Service Oriented Architecture (SOA) para oferta de recursos computacionais em gateways científicos, com foco nos experimentos de Protein Structure Prediction (PSP). A Arquitetura Modular Distribuída para auxílio à Predição de Estruturas de Proteínas (MDAPSP) é descrita conceitualmente e validada em um modelo de simulação computacional, no qual se pode identificar suas capacidades, detalhar o funcionamento de seus módulos e destacar seu potencial. A avaliação experimental demonstra a qualidade dos algoritmos propostos, ampliando a capacidade de atendimento de um gateway científico, reduzindo o tempo necessário para experimentos de predição e lançando as bases para o protótipo de uma arquitetura funcional. Os módulos desenvolvidos alcançam boa capacidade de otimização de experimentos de PSP em ambientes distribuídos e constituem uma novidade no modelo de provisionamento de recursos para gateways científicos.
Titre en anglais
MDAPSP - A modular distributed architecture to support the protein structure prediction
Mots-clés en anglais
Protein structure prediction
Scientifc workflows
Scientific gateways
Service oriented architectures
WorkflowSim
Resumé en anglais
PSP is a scientific process that simulates the folding of amino acid chains to discover the function of a protein in live organisms, considering that its an expensive process to be done by in vivo methods. PSP is a computationally demanding and challenging effort in the Bioinformatics stateof- the-art. Many works use scientific gateways to provide tools for execution and analysis of such experiments, along with scientific workflows to organize tasks and to share information. However, these gateways can suffer performance bottlenecks and structural failures, producing low quality results. With the goal of offering alternatives to some of the limitations and considering the complexity of the topics involved, this thesis proposes a modular architecture based on SOA concepts to provide computing resources to scientific gateways, with focus on PSP experiments. The Modular Distributed Architecture to support Protein Structure Prediction (MDAPSP) is described conceptually and validated in a computer simulation model that explain its capabilities, detail the modules operation and highlight its potential. The performance evaluation presents the quality of the proposed algorithms, a reduction of response time in PSP experiments and prove the benefits of the novel algorithms, establishing the basis for a prototype. The new modules can optmize the PSP experiments in distributed environments and are a innovation in the resource provisioning model for scientific gateways.
 
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Date de Publication
2018-10-18
 
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