High performance computing architectures analysis for gene networks inference

A modelagem e inferencia de sistemas biologicos e uma importante area de pesquisa em ciencia da computacao, possuindo caracteristicas fortemente interdisciplinares. Nesse contexto, a inferencia de redes de regulacao genica e a analise da dinamica da expressao gerada pelas suas funcoes de transicao sao problemas relevantes. Tais problemas demandam muito poder computacional, ja que algoritmos que buscam pela solucao otima possuem complexidade de tempo exponencial. Esta complexidade de tempo faz com que muitas analises sejam realizadas em redes genicas com dezenas de genes e com cada gene tendo poucos preditores. Porem, uma rede genica de tamanho real tipicamente possui milhares de genes, com alguns desses genes podendo ser hubs por terem um grau de entrada (numero de preditores) bem acima da media. Desta forma e necessario buscar meios de acelerar o processamento da inferencia de redes genicas. Este artigo mostra uma comparacao entre GPUs e FPGAs, duas arquiteturas computacionais de alto desempenho, na realizacao Abstraction Level