Um arcabouço para contagem de alelos nas nuvens computacionais

Autores

  • Marcio Nogueira Pereira Silva Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Luís Cristóvão Pôrto 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.2024.1312

Palavras-chave:

Big Data, Nuvens Computacionais, Alelos HLA

Resumo

Objetivo: desenvolver um arcabouço para realizar comparações antropológicas, classificar alelos, inferir o tempo de espera de pacientes que necessitam de transplante, entre outras análises. Método: comparação dos alelos de doadores e pacientes através de um algoritmo de busca para, baseado na contagem dos alelos, realizar as análises. Para reduzir o tempo de execução das análises, as consultas foram otimizadas e paralelizadas, permitindo sua execução eficiente em nuvens computacionais. Resultados: o arcabouço é capaz de realizar as análises em segundos, mesmo em uma base que contém mais de 5 milhões de registros. Conclusão: a estrutura proposta tem potencial para ajudar médicos/pesquisadores a obterem informações para melhorar o processo de doação de órgãos entre doadores não aparentados.

Biografias Autor

Marcio Nogueira Pereira Silva, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

PhD student, Institute of Mathematics and Statistics, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro (RJ), Brasil.

Luís Cristóvão Pôrto, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

PhD/Professor, Histocompatibility and Cryopreservation Laboratory, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro (RJ), Brasil.

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

PhD/Professor, Institute of Mathematics and Statistics, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro (RJ), Brasil.

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Publicado

2024-11-19

Como Citar

Silva, M. N. P., Pôrto, L. C., & Sena, A. da C. (2024). Um arcabouço para contagem de alelos nas nuvens computacionais. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1312

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