Un workflow para el análisis evolutivo acelerado de secuencias genéticas

Autores/as

  • Felipe Santiago Carraro Eduardo Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Igor dos Santos Rosa da Silva Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Renan Pereira Souza Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Alexandre da Costa Sena Universidade do Estado do Rio de Janeiro

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1295

Palabras clave:

Grandes datos, Distancia genética, Workflow

Resumen

Por naturaleza, los virus están en constante mutación. Aunque la mayoría de las mutaciones no cambian el comportamiento de un virus, algunas de estas mutaciones pueden generar nuevas variantes. Una forma de comprobar esta evolución es a través de modelos evolutivos. Por tanto, el objetivo de este trabajo es evaluar la evolución genética de los virus. El método utilizado es el alineamiento por pares de las secuencias del virus, seguido del cálculo de la distancia genética. Además, para permitir la evaluación de una gran cantidad de secuencia, estos dos pasos se implementan a través de un Workflow. Los resultados muestran el excelente rendimiento del Workflow, capaz de aprovechar los múltiples núcleos de procesamiento disponibles en las nuevas arquitecturas, sino también la evolución de sus secuencias genéticas.

Biografía del autor/a

Felipe Santiago Carraro Eduardo, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Aluno de Mestrado, Instituto de Matemática e Estatística (IME), Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Rio de Janeiro (RJ), Brasil.

Igor dos Santos Rosa da Silva, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Aluno de Mestrado, Instituto de Matemática e Estatística (IME), Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Rio de Janeiro (RJ), Brasil.

Renan Pereira Souza, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Aluno de Mestrado, Instituto de Matemática e Estatística (IME), Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Rio de Janeiro (RJ), Brasil.

Alexandre da Costa Sena, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Prof. Dr., Instituto de Matemática e Estatística (IME), Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Rio de Janeiro (RJ), Brasil.

Citas

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Publicado

2024-11-19

Cómo citar

Eduardo, F. S. C., da Silva, I. dos S. R., Souza, R. P., & Sena, A. da C. (2024). Un workflow para el análisis evolutivo acelerado de secuencias genéticas. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1295

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