Técnicas de paralelismo com GPUs para análise de variantes virais

A bioinformática é uma área emergente de extrema relevância, pois permite aos biólogos a utilização de ferramentas computacionais para análise mais eficiente de dados genômicos inseridos em diferentes contextos. Dentre estas principais tarefas a serem realizadas, tem-se a análise de nucleotídeos de polimorfismo simples (SNPs), e a análise de variantes virais. Diversos trabalhos têm sido realizados, porém, com o advento do sequenciamento de nova geração (NGS) e a geração de milhares de dados genômicos, uma análise manual torna-se inviável nos dias atuais com esse grande volume de dados. Com isso, faz-se necessário a utilização de métodos computacionais que se baseiam em computação paralela, feitos para o processamento de dados em larga escala. Com isso, este projeto tem como objetivo modelar e implementar métodos de análise de SNPs e variantes virais em dados genômicos de larga escada, utilizando Unidades de Processamento Gráfico (GPU) para a aplicação do paralelismo. Os resultados obtidos demonstraram que a implementação em GPU apresentou um desempenho computacional superior quando comparada à execução em CPU, reduzindo significativamente o tempo de processamento. Graças ao ganho computacional proporcionado pela utilização da GPU, será possível realizar importantes análises em uma estação de trabalho local, sem a necessidade de estruturas mais complexas, como grids e clusters.

Palavras-chave

Unidades de processamento grafico , Polimorfismo de nucleotídeo único , Bioinformática , Alinhamento de sequências (Bioinformática)

Idioma

Português

Citação

DUARTE, Gabriel Leoni. Técnicas de paralelismo com GPUs para análise de variantes virais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (graduação em Ciência da Computação) – Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista, São José do Rio Preto, 2025.