Publicación: Diseño e implementación de algoritmos de inferencia molecular con mpi en Python
| dc.contributor.advisor | Isea, Raul | |
| dc.contributor.author | Serrano Latorre, Jairo David | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T16:33:58Z | |
| dc.date.available | 2007 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T16:33:58Z | |
| dc.date.created | 2007 | |
| dc.date.issued | 2007 | |
| dc.description.abstract | pyUPGMA es una aplicación BioInformática de Alto Rendimiento y es una muestra del trabajo interdisciplinario entre biología e informática. pyUPGMA, reconstruye computacionalmente la filogenia de un grupo de secuencias a partir del método de Agrupamiento No Ponderado con Media Aritmética, UPGMA. La filogenia es computacionalmente demandante porque el número de posibles soluciones se incrementa rápidamente a medida que aumenta el número de taxas. UPGMA es el método más simple para reconstrucción filogenética. pyUPGMA está desarrollado 100% en el lenguaje de programación Python con la librería de paso de mensajes pyMPI, la cual nos permitió paralelizar el método UPGMA, con lo cual se logra hacer uso del poder de cómputo de los Clúster. pyUPGMA recibe como datos de entrada un archivo con secuencias alineadas en formato FASTA, luego distribuye el trabajo en cada uno de los procesadores que conforman el Clúster Genomafl ubicado en el Centro de Cálculo Científico de la ULA (Mérida, Venezuela), finalmente obtenemos un archivo de datos en formato Newick con sus distancias evolutivas, el cual nos permitirá reconstruir el árbol filogenético en terceras aplicaciones. | |
| dc.description.abstractenglish | pyUPGMA is a High Performance Computing Bioinformatic application and a simple of interdisciplinary work between Biology and Informatic. pyUPGMA reconstruct computationally phylogeny from a group of sequences through Unweighted Pair Group Method with Mean Arithmetic. Phylogeny is demanding computationally because the number of possible solutions increases quickly as taxa number also increases. pyUPGMA is written 100% in Python Programming Language with the library pyMPI for message passing , it allow us parallelize UPGMA, it does make that we can use the power of clusters. pyUPGMA gets data in from a file with sequences in FASTA format, then it distributes work to processors around Genomafl cluster locate at Centro de Calculo Cientifico de la ULA (Merida, Venezuela), finally, we got a file with Newick format with evolutionary distances, which will allow reconstruct the phylogenetic tree in third party applications. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero de Sistemas | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/19891 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas | |
| dc.publisher.school | Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Bioinformática | |
| dc.subject | Procesamiento Paralelo | |
| dc.subject | MPI | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | Filogenia | |
| dc.subject | UPGMA | |
| dc.subject | Newick | |
| dc.subject | Clúster | |
| dc.subject | Fasta. | |
| dc.subject.keyword | Bioinformatic | |
| dc.subject.keyword | Parallel Processing | |
| dc.subject.keyword | MPI | |
| dc.subject.keyword | Python | |
| dc.subject.keyword | Phylogeny | |
| dc.subject.keyword | UPGMA | |
| dc.subject.keyword | Newick | |
| dc.subject.keyword | Clusters | |
| dc.title | Diseño e implementación de algoritmos de inferencia molecular con mpi en Python | |
| dc.title.english | Design and Implementation of Molecular Inference Algorithms with MPI in Python. * | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
