Disk-Assited Parallel A* : estratégia de movimentação de dados memória-disco para o alinhamento múltiplo ótimo de sequências

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016.O alinhamento múltiplo de sequências (MSA) é uma operação muito frequente em Bioinformática, sendo executada dezenas de milhares de vezes por dia em todo o mundo. Várias estratégias paralelas foram propostas para acelerar a produção de resultados do MSA com A*, dentre elas o Parallel A* que, apesar de obter resultados mais rápido, requer grande quantidade de memória, o que inviabiliza o uso desse tipo de algoritmo para conjuntos com um número razoável de sequências com padrões complexos. O presente trabalho de graduação propõe e avalia uma estratégia de movimentação de dados entre memória e disco para o Parallel A* com o intuito de permitir a solução de instâncias do MSA que exijam mais memória que o disponível no ambiente de execução. Os resultados experimentais obtidos em 2 ambientes de testes mostram que a estratégia proposta permitiu a solução de instâncias do MSA que não eram finalizadas nos ambientes de testes por uso excessivo de memória, contudo, com um incremento considerável no tempo de execução.Multiple Sequence Alignment (MSA) is a common operation in Bioinformatics, executed tens of thousands of times daily all over the world. Many parallel strategies were proposed for accelerating the production of results of the Multiple Sequence Alignment (MSA) with A*, amongst them the Parallel A* (PA*) which, despite obtaining results faster, demands a great amount of memory, becoming unfeasible for some MSA instances. This undergraduate project proposes and evaluates a strategy of data movement between memory and disk for the Parallel A*, in order to allow the solution of MSA instances which demand more memory than the available on the execution environment. Experimental results obtained in 2 test environments have showed that the strategy allowed the solution of MSA instances that could not be completed on the environments used due to the excessive use of memory. This was achieved, however, with a considerable increment on the execution time

External Memory Best-First Search for Multiple Sequence Alignment

Multiple sequence alignment (MSA) is a central problem in computational biology. It is well known that MSA can be formulated as a shortest path problem and solved using heuristic search, but the memory requirement of A* makes it impractical for all but the smallest problems. Partial Expansion A* (PEA*) reduces the space complexity of A* by generating only the most promising successor nodes. However, even PEA* exhausts available memory on many problems. Another alternative is Iterative Deepening Dynamic Programming, which uses an uninformed search order but stores only the nodes along the search frontier. However, it too cannot scale to the largest problems. In this paper, we propose storing nodes on cheap and plentiful secondary storage. We present a new general-purpose algorithm, Parallel External PEA* (\xppea), that combines PEA* with Delayed Duplicate Detection to take advantage of external memory and multiple processors to solve large MSA problems. In our experiments, \xppea\ is the first algorithm capable of solving the entire Reference Set 1 of the standard BAliBASE benchmark using a biologically accurate cost function. This work suggests that external best-first search can effectively use heuristic information to surpass methods that rely on uninformed search orders

Alinhamento múltiplo de sequências com A-Star paralelo em cluster MPI

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016.O alinhamento múltiplo de sequências visa ressaltar as similaridades e diferenças em um conjunto de sequências biológicas. O alinhamento múltiplo com a soma de pares é um problema NP-Difícil e métodos heurísticos são usados para solucioná-lo, porém esses métodos não garantem que o resultado ótimo será produzido. Algumas das técnicas exatas que produzem o resultado ótimo são baseadas no algoritmo de busca A-Star, sendo uma delas o A-Star Paralelo (PA-Star). O PA-Star divide o espaço de busca entre múltiplas threads, acelerando a obtenção de resultados, contudo tem sua execução limitada a uma única máquina. O objetivo deste trabalho de graduação é propor, implementar e avaliar o MPI-PAStar, uma estratégia que permita reduzir o tempo de busca ao executar o PA-Star em diversas máquinas, utilizando o ambiente MPI para trocar mensagens, distribuindo carga de trabalho entre as máquinas. O MPI-PAStar adiciona ao PA-Star um pool de threads de processamento de mensagens e duas threads responsáveis pelo envio e recebimento de mensagens. Diversas estratégias são utilizadas para reduzir o tráfego de dados e a latência de rede, como a serialização de blocos de carga de trabalho e compactação destes antes do envio, reduzindo efeitos colaterais negativos da rede sobre a computação do alinhamento. Os resultados do MPI-PAStar apresentaram ganhos de até 36.8% no tempo de busca do alinhamento ótimo e de até 29,7% no tempo total de execução do programa, quando comparado ao PA-Star, a depender do número e similaridade das sequências sendo alinhadas, além do comprimento da maior sequência.The multiple sequence alignment purpose is to highlight similarities and differences between a set of biological sequences. The multiple alignment is an NP-Hard problem and heuristic methods are used to solve it, however those do not guarantee that an optimal result is produced. Some exact techniques that can produce an optimal result are based on the A-Star graph search algorithm, being one of them the Parallel A-Star (PA-Star). The PA-Star divides the search space to multiple threads, accelerating the search for the result, but its execution is limited to a single machine. The objective of this undergraduate work is to propose, implement and evaluate the MPI-PAStar, a strategy that allows the reduction of the search time by executing the PA-Star on multiple machines, using the MPI environment to exchange messages, distributing the workload across different machines. The MPI-PAStar adds to PA-Star a pool of message processing threads and two threads responsible for sending and receiving messages. Multiple strategies are used to reduce network traffic and latency, like serialized workload blocks and compressing them before sending them, reducing negative network effects over the alignment computation. Results obtained with the MPI-PAStar showed that it can yield up to 36.8% reduction in terms of alignment time and up to 29.7% in terms of total execution time, depending on the number of sequences being aligned, the length of longest sequence and the content of the sequences