Ensamblado de fragmentos de ADN utilizando un novedoso algoritmo de luciérnaga en GPU

Autores
Vidal, Pablo Javier; Olivera, Ana Carolina
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El problema de ensamblado de fragmentos de cadenas de ácido desoxirribonucleico (Deoxyribonucleic Acid Fragment Assembly Problem, DNA-FAP) consiste en la reconstrucción de cadenas de ADN desde un conjunto de fragmentos tomados aleatoriamente. El DNA-FAP ha sido resuelto por diferentes autores utilizando distintos enfoques. Aunque se obtienen buenos resultados, el tiempo computacional asociado es alto. El algoritmo de luciérnaga (Firefly Algorithm, FA) es un modelo bioinspirado basado en el comportamiento de las luciérnagas. Al ser un algoritmo bioinspirado poblacional es posible generar un modelo paralelo del mismo sobre Unidades de Procesamiento Gráfico (Graphics Processing Units, GPU). En este trabajo un algoritmo de luciérnaga es diseñado especialmente para ser ejecutado sobre una arquitectura GPU de manera tal de acelerar el proceso computacional buscando resolver el DNA-FAP. A través de diferentes experimentos se demuestra la eficiencia computacional y la calidad de los resultados obtenidos.
The Deoxyribonucleic Acid Fragment Assembly Problem (DNA-FAP) consists in reconstruct a DNA chain from a set of fragments taken randomly. Several authors solved the DNA-FAP using different approaches. In general, although it was obtaining good results; the computational time associated is high. The Firefly Algorithm (FA) is a bioinspired model based on the behaviour of fireflies. Considering that FA is a population bioinspired algorithm is possible design a parallel model of itself on Graphics Processing. In this work, a FA especially development for its execution on GPU is presented in order to accelerate the computational process to solve the DNA-FAP. Through several experiments the efficiency of the algorithm and the quality of the results were demonstrated. Ver más
Fil: Vidal, Pablo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz | Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz | Universidad Nacional de la Patagonia "san Juan Bosco". Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz; Argentina
Fil: Olivera, Ana Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz | Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz | Universidad Nacional de la Patagonia "san Juan Bosco". Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz; Argentina
Materia
FIREFLY ALGORITHM
FRAGMENT ASSEMBLY PROBLEM
GRAPHICS PROCESSING UNITS
OPTIMIZATION
PARALLELISM
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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The Deoxyribonucleic Acid Fragment Assembly Problem (DNA-FAP) consists in reconstruct a DNA chain from a set of fragments taken randomly. Several authors solved the DNA-FAP using different approaches. In general, although it was obtaining good results; the computational time associated is high. The Firefly Algorithm (FA) is a bioinspired model based on the behaviour of fireflies. Considering that FA is a population bioinspired algorithm is possible design a parallel model of itself on Graphics Processing. In this work, a FA especially development for its execution on GPU is presented in order to accelerate the computational process to solve the DNA-FAP. Through several experiments the efficiency of the algorithm and the quality of the results were demonstrated. Ver más
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