Computación de altas prestaciones en genómica

dc.contributor
Universitat Jaume I. Escola de Doctorat
dc.contributor.author
Martínez Pérez, Héctor
dc.date.accessioned
2020-02-12T08:39:57Z
dc.date.available
2020-02-12T08:39:57Z
dc.date.issued
2020-01-28
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/668550
dc.description.abstract
Esta tesis se centra en la aplicación de técnicas de computación de altas prestaciones a dos problemas bioinformáticos. La primera parte del trabajo ha consistido en el desarrollo de un software eficiente para el alineamiento de secuencias ADN/ARN sobre un genoma de referencia capaz de superar tanto la sensibilidad como la especificidad de los alineadores actuales y de reducir el tiempo de procesamiento. Como resultado final de este apartado se ha implementado un framework capaz de ejecutar cualquier alineador de ADN/ARN en un sistema clúster de forma transparente para el usuario. La segunda parte del trabajo ha consistido en el desarrollo de una versión optimizada del módulo de la aplicación FaST-LMM que se utiliza para estudiar la epistasis. También se ha implementado una versión paralela para sistemas clúster dotados de aceleradores gráficos de tipo GPU que permite descargar sobre ellos los cálculos matriciales más pesados.
dc.description.abstract
This thesis is focused on the application of high performance computing techniques to two problems in the field of bioinformatics. The main goal of the first part of this work is the development of an efficient software for the alignment of sequences ADN/ARN in a reference genome capable of overcoming both the sensitivity and the specificity of the current aligners, while reducing the processing time. As a final result, a framework has been carried out, capable of executing any DNA/RNA aligner in a cluster in a transparent way for the user. The second part has focused on the optimization of the FaST-LMM application which is used to detect epistasis. Specifically, the work has developed a new version with a better performance. A parallel version has also been implemented for cluster systems equipped with GPU-type graphic accelerators that allow downloading the matrix calculations on them.
dc.format.extent
126 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Universitat Jaume I
dc.rights.license
ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Bioinformática
dc.subject
Computación de altas prestaciones
dc.subject
Epistasis
dc.subject
Alineamiento de ADN/ARN
dc.subject
Clúster
dc.subject
GPU
dc.subject.other
Enginyeria, indústria i construcció
dc.title
Computación de altas prestaciones en genómica
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
004
dc.subject.udc
577
dc.contributor.director
Barrachina Mir, Sergio
dc.contributor.director
Castillo Catalán, María Isabel
dc.embargo.terms
cap
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.doi
http://dx.doi.org/10.6035/14101.2020.176137
dc.description.degree
Programa de Doctorat en Informàtica
cat


Documents

2020_Tesis_Martinez Perez_Hector.pdf

2.167Mb PDF

This item appears in the following Collection(s)