Workflows Científicos de RNA-Seq em Ambientes Distribuídos de Alto Desempenho: Otimização de Desempenho e Análises de Dados de Expressão Diferencial de Genes - Cruz, Lucas; Coelho, Micaella; Terra, Rafael; Carvalho, Diego; Gadelha, Luiz; Osthoff, Carla; Ocaña, Kary (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2021)
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.