Fine-grained parallelization of fitness functions in bioinformatics optimization problems: gene selection for cancer classification and biclustering of gene expression data

ANTECEDENTES: las metaheurísticas se utilizan ampliamente para resolver grandes problemas de optimización combinatoria en bioinformática debido al enorme conjunto de posibles soluciones. Dos problemas representativos son la selección de genes para la clasificación del cáncer y el agrupamiento de los datos de expresión génica. En la mayoría de los casos, estas metaheurísticas, así como otras técnicas no lineales, aplican una función de adecuación a cada solución posible con una población de tamaño limitado, y ese paso involucra latencias más altas que otras partes de los algoritmos, lo cual es la razón por la cual el tiempo de ejecución de las aplicaciones dependerá principalmente del tiempo de ejecución de la función de aptitud. Además, es habitual encontrar formulaciones aritméticas de punto flotante para las funciones de fitness. De esta manera, una paralelización cuidadosa de estas funciones utilizando la tecnología de hardware reconfigurable acelerará el cálculo, especialmente si se aplican en paralelo a varias soluciones de la población. RESULTADOS: una paralelización de grano fino de dos funciones de aptitud de punto flotante de diferentes complejidades y características involucradas en el biclustering de los datos de expresión génica y la selección de genes para la clasificación del cáncer permitió obtener mayores aceleraciones y cómputos de potencia reducida con respecto a los microprocesadores habituales. CONCLUSIONES: Los resultados muestran mejores rendimientos utilizando tecnología de hardware reconfigurable en lugar de los microprocesadores habituales, en términos de tiempo de consumo y consumo de energía, no solo debido a la paralelización de las operaciones aritméticas, sino también gracias a la evaluación de aptitud concurrente para varios individuos de la población en La metaheurística. Esta es una buena base para crear soluciones aceleradas y de bajo consumo de energía para escenarios informáticos intensivos.BACKGROUND: Metaheuristics are widely used to solve large combinatorial optimization problems in bioinformatics because of the huge set of possible solutions. Two representative problems are gene selection for cancer classification and biclustering of gene expression data. In most cases, these metaheuristics, as well as other non-linear techniques, apply a fitness function to each possible solution with a size-limited population, and that step involves higher latencies than other parts of the algorithms, which is the reason why the execution time of the applications will mainly depend on the execution time of the fitness function. In addition, it is usual to find floating-point arithmetic formulations for the fitness functions. This way, a careful parallelization of these functions using the reconfigurable hardware technology will accelerate the computation, specially if they are applied in parallel to several solutions of the population. RESULTS: A fine-grained parallelization of two floating-point fitness functions of different complexities and features involved in biclustering of gene expression data and gene selection for cancer classification allowed for obtaining higher speedups and power-reduced computation with regard to usual microprocessors. CONCLUSIONS: The results show better performances using reconfigurable hardware technology instead of usual microprocessors, in computing time and power consumption terms, not only because of the parallelization of the arithmetic operations, but also thanks to the concurrent fitness evaluation for several individuals of the population in the metaheuristic. This is a good basis for building accelerated and low-energy solutions for intensive computing scenarios.• Ministerio de Economía y Competitividad y Fondos FEDER. Contrato TIN2012-30685 (I+D+i) • Gobierno de Extremadura. Ayuda GR15011 para grupos TIC015 • CONICYT/FONDECYT/REGULAR/1160455. Beca para Ricardo Soto Guzmán • CONICYT/FONDECYT/REGULAR/1140897. Beca para Broderick CrawfordpeerReviewe

5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería. En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones. El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador. Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores. Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros

4to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

Este volumen acoge la memoria académica de la Cuarta edición del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2017, desarrollado entre el 29 de noviembre y el 1 de diciembre de 2017 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana (UPS) en su sede de Guayaquil. El Congreso ofreció un espacio para la presentación, difusión e intercambio de importantes investigaciones nacionales e internacionales ante la comunidad universitaria que se dio cita en el encuentro. El uso de herramientas tecnológicas para la gestión de los trabajos de investigación como la plataforma Open Conference Systems y la web de presentación del Congreso http://citis.blog.ups.edu.ec/, hicieron de CITIS 2017 un verdadero referente entre los congresos que se desarrollaron en el país. La preocupación de nuestra Universidad, de presentar espacios que ayuden a generar nuevos y mejores cambios en la dimensión humana y social de nuestro entorno, hace que se persiga en cada edición del evento la presentación de trabajos con calidad creciente en cuanto a su producción científica. Quienes estuvimos al frente de la organización, dejamos plasmado en estas memorias académicas el intenso y prolífico trabajo de los días de realización del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad al alcance de todos y todas

Aceleración de cálculos para la selección de genes en la clasificación del cáncer mediante paralelismo y FPGAs

El cáncer es una enfermedad altamente variable que presenta cambios genéticos y epigenéticos heterogéneos. Es por ello que los estudios funcionales son esenciales para la comprensión de la complejidad y el polimorfismo de esta enfermedad. En la actualidad se utilizan diferentes metodologías a la hora de detectar y clasificar el cáncer. No obstante, en los últimos años ha cobrado especial popularidad el uso de “microarrays de expresión génica”, sobre todo en artículos de investigación científica [Perez2000] [Wang2005] [Russo2003], debido en gran parte a los buenos resultados que aporta. Se trata de una nueva herramienta para el estudio de las bases moleculares a una escala a la que no sería posible llegar utilizando el análisis convencional. Esta técnica hace posible el estudio de miles de genes de forma simultánea. El uso de “microarrays de expresión génica” presenta, no obstante, varios problemas, siendo el principal de ellos la necesidad de seleccionar el pequeño subconjunto de genes que contribuye a la enfermedad de entre los miles de genes analizados en el microarray, que no constituyen sino ruido [Russo2003]. La mayor parte de los trabajos anteriores aborda este problema de forma manual, lo cual resulta tedioso e ineficiente. El objetivo de este proyecto es mejorar el tiempo de computación en la automatización de la selección de un pequeño, pero relevante, subconjunto de genes presentes en células cancerosas, de entre el vasto conjunto de genes que componen el “microarray de expresión génica”. Esta automatización utiliza un algoritmo genético recursivo, en el que el cálculo del “fitness” de cada individuo puede ser acelerado utilizando circuitos de diseño específico mediante hardware reconfigurable o FPGA, disminuyendo así el tiempo necesario para realizar la clasificación. Los resultados experimentales obtenidos demuestran que el uso de este subconjunto de genes representativos produce una clasificación más precisa que la obtenida con los métodos clásicos. Además, la inclusión de una FPGA como elemento hardware de aceleración ha contribuido a reducir apreciablemente el tiempo necesario para realizar dicha clasificación, al comparar con el uso de los modernos procesadores de propósito general.The objective of this project is to improve the compute time on the automation of the selection of a small, but relevant, a subset of genes present in cancer cells, among the vast array of genes that make up the "microarray gene expression". This automation uses a genetic algorithm recursive, in which the calculation of "fitness" of each individual can be accelerated using specific design circuits using reconfigurable hardware or FPGA, thus reducing the time required to perform the classification. The experimental results show that the use of this subset of representative genes produces a more precise classification than that obtained with the classical methods. In addition, the inclusion of an FPGA as element of hardware acceleration has contributed to significantly reduce the time necessary to make such classification, to compare with the use of modern general-purpose processors.Máster Universitario en Computación Grid y Paralelismo. Universidad de Extremadur

Aceleración de cálculos para la selección de genes en la clasificación del cáncer mediante paralelismo y FPGAs

El cáncer es una enfermedad altamente variable que presenta cambios genéticos y epigenéticos heterogéneos. Es por ello que los estudios funcionales son esenciales para la comprensión de la complejidad y el polimorfismo de esta enfermedad. En la actualidad se utilizan diferentes metodologías a la hora de detectar y clasificar el cáncer. No obstante, en los últimos años ha cobrado especial popularidad el uso de “microarrays de expresión génica”, sobre todo en artículos de investigación científica [Perez2000] [Wang2005] [Russo2003], debido en gran parte a los buenos resultados que aporta. Se trata de una nueva herramienta para el estudio de las bases moleculares a una escala a la que no sería posible llegar utilizando el análisis convencional. Esta técnica hace posible el estudio de miles de genes de forma simultánea. El uso de “microarrays de expresión génica” presenta, no obstante, varios problemas, siendo el principal de ellos la necesidad de seleccionar el pequeño subconjunto de genes que contribuye a la enfermedad de entre los miles de genes analizados en el microarray, que no constituyen sino ruido [Russo2003]. La mayor parte de los trabajos anteriores aborda este problema de forma manual, lo cual resulta tedioso e ineficiente. El objetivo de este proyecto es mejorar el tiempo de computación en la automatización de la selección de un pequeño, pero relevante, subconjunto de genes presentes en células cancerosas, de entre el vasto conjunto de genes que componen el “microarray de expresión génica”. Esta automatización utiliza un algoritmo genético recursivo, en el que el cálculo del “fitness” de cada individuo puede ser acelerado utilizando circuitos de diseño específico mediante hardware reconfigurable o FPGA, disminuyendo así el tiempo necesario para realizar la clasificación. Los resultados experimentales obtenidos demuestran que el uso de este subconjunto de genes representativos produce una clasificación más precisa que la obtenida con los métodos clásicos. Además, la inclusión de una FPGA como elemento hardware de aceleración ha contribuido a reducir apreciablemente el tiempo necesario para realizar dicha clasificación, al comparar con el uso de los modernos procesadores de propósito general.The objective of this project is to improve the compute time on the automation of the selection of a small, but relevant, a subset of genes present in cancer cells, among the vast array of genes that make up the "microarray gene expression". This automation uses a genetic algorithm recursive, in which the calculation of "fitness" of each individual can be accelerated using specific design circuits using reconfigurable hardware or FPGA, thus reducing the time required to perform the classification. The experimental results show that the use of this subset of representative genes produces a more precise classification than that obtained with the classical methods. In addition, the inclusion of an FPGA as element of hardware acceleration has contributed to significantly reduce the time necessary to make such classification, to compare with the use of modern general-purpose processors.Máster Universitario en Computación Grid y Paralelismo. Universidad de Extremadur