Apresentamos uma versão do workflow científico ParslRNA-Seq para análises de experimentos de Expressão Diferencial de Genes, acoplada a ambientes de Computação de Alto Desempenho, que mostrou melhoras no tempo total de execução de até 70%. O desempenho ParslRNA-Seq foi validado por meio de uma análise comparativa de dados da EDG em cardiomiócitos de um experimento real de RNA-Seq. Finalmente, o artigo traz discussões sobre a eleição de quais modificações na modelagem do workflow levam à melhora do desempenho e escalabilidade computacional, baseadas em dados de proveniência. ParslRNA-Seq está disponível em https://github.com/lucruzz/rna-seq.
Este artigo apresenta uma análise comparativa de desempenho do workflow científico ParslRNA-Seq, sobre a parametrização multithreading do Parsl e do Bowtie, respectivamente. A fim de garantir o uso racional e alocação eficiente dos recursos computacionais no Supercomputador Santos Dumont.
Processos evolutivos e dispersão de genomas de Dengue no Brasil são relevantes na direção do impacto e vigilância endemo-epidêmico e social de arboviroses emergentes. Árvores e redes filogenéticas permitem exibir eventos evolutivos e reticulados em vírus originados pela alta diversidade e taxa de mutação de recombinação homóloga frequente. Apresentamos um workflow científico paralelo e distribuído para redes filogenéticas desenhado para trabalhar com a diversidade de ferramentas e recursos em experimentos da biologia computacional e acoplados a ambientes de computação de alto desempenho. Apresentamos uma melhoria no tempo de execução de aproximadamente 5 vezes em comparação com a execução sequencial em análises de genomas de dengue e com identificação de eventos de recombinação.
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