Análise de desempenho de algoritmos para correção híbrida de sequências genômicas em ambiente de memória compartilhada e distribuída - de Almeida, Felipe V.; Sato, Liria M.; Midorikawa, Edson T.; Torres, Tatiana T. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2019: Anais do XVIII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2019)
A análise do genoma é uma área com amplas pesquisas que permitem o estudo de doenças e o desenvolvimento de novos tratamentos. Para isso, pesquisadores utilizam-se do genoma montado através de ferramentas computacionais para realizar sua análise. Este trabalho apresenta uma análise de desempenho acerca de um algoritmo de correção hı́brida de sequências genômicas, sendo esta uma etapa necessária para a montagem do genoma. Foram implementadas sete versões do algoritmo visando comparar seus desempenhos. Os resultados obtidos a partir dos testes revelam que é possı́vel obter ganhos de desempenho de até cerca de 17 vezes em relação à versão sequencial, e que a melhor versão do algoritmo possui escalabilidade superior à linear.