Avaliação do paralelismo em classificadores taxonômicos de sequências de rRNA usando Qiime2
Resumo
Classificação de sequências de rRNA é de suma importância para análise de microbiomas. Portanto, este trabalho avaliou o desempenho e eficiência do paralelismo de três algoritmos de classificação taxonômica do Qiime2. Entre eles, o VSearch apresentou a melhor eficiência na paralelização, mas também os maiores tempos de execução. Os outros dois, Naive-Bayes e Hybrid, apresentaram desempenho similar entre si, este sendo mais rápido até o quinto grau de paralelismo, e consumindo pouco menos memória que aquele.Referências
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Bolyen, E., Rideout, J. R., Dillon, M., Bokulich, N., Abnet, C., Al-Ghalith, G., Alexander, H., Alm, E., Arumugam, M., Asnicar, F., Bai, Y., Bisanz, J., Bittinger, K., Brejnrod, A., Brislawn, C., Brown, C. T., Callahan, B., Caraballo Rodríguez, A., Chase, J., and Caporaso, J. (2019). Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using qiime 2. Nature Biotechnology, 37:1.
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Publicado
10/05/2023
Como Citar
GASPARY, Pedro; MÜLLER, Caetano; GRIEBLER, Dalvan; EIZIRIK, Eduardo.
Avaliação do paralelismo em classificadores taxonômicos de sequências de rRNA usando Qiime2. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 23. , 2023, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 13-16.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2023.229241.
