Mapeamento associativo para múltiplos ambientes e múltiplos locos, visando tolerância à seca em milho

A seca é um dos estresses abióticos mais importantes na cultura do milho, o qual ocasiona reduções significativas na produção de grãos. A arquitetura genética da tolerância à seca é complexa, fazendo-se necessária a melhor compreensão desse caráter. Estudos envolvendo mapeamento associativo são úteis por explorarem a variação genética de caracteres quantitativos e, adicionalmente, levam em conta informações acerca de genótipos, ambientes e interações genótipo por ambiente (G × E). Ao considerar efeitos de G × E em modelos de mapeamento associativo há possibilidade de identificar regiões no genoma associadas à condições e ambientes específicos. Este trabalho teve como objetivo detectar associações relacionadas à tolerância à seca em milho por meio de um modelo de mapeamento associativo para múltiplos ambientes e múltiplos locos, o qual permitiu distinguir associações com efeitos ambiente-específico daquelas com efeitos principais e de interação associação por ambiente (QEI). O painel associativo foi composto por 190 linhagens, classificadas de acordo com os grupos heteróticos quanto ao tipo de grão. Marcadores SNPs (∼500k) foram utilizados para a genotipagem do painel associativo. Duas linhagens (L228-3 e L3) foram usadas como testadores comuns e os híbridos obtidos foram avaliados em duas localidades (Janaúba-MG e Teresina-PI), dois anos agrícolas (2010 e 2011), sob duas condições de tratamento (irrigado e não irrigado). Ao total, consideraram-se seis caracteres: peso de grãos, intervalo de florescimento, florescimento feminino e masculino, altura de planta e de espiga. Consideraram-se dois grupos de mapeamento, agrupados de acordo com os testadores utilizados. SNPs foram úteis para testar associações ao longo do genoma do milho e investigar o relacionamento genético entre indivíduos. O modelo de mapeamento associativo, com inclusão de informações sobre interação G × E, detectou o total de 179 associações, e o maior número de associações foram relacionadas aos caracteres de florescimento. A maioria das associações (168) apresentaram QEI significativo, sendo que o tamanho e a magnitude desses efeitos distinguiram-se de acordo com o ambiente em avaliação. Apenas o caráter florescimento feminino não apresentou associações com efeitos estáveis ao longo dos ambientes em estudo. A detecção de algumas associações em posições próximas do genoma evidenciam possíveis efeitos de pleiotropia. Algumas associações foram co-localizadas em regiões do genoma do milho relacionadas à tolerância à seca, sendo que algumas dessas associações estavam envolvidas a fatores pertencentes à vias metabólicas de interesse. O presente estudo forneceu informações úteis para a compreensão da base genética da tolerância à seca em milho sob os ambientes específicos em avaliação.

Orquestração de migração massiva de máquinas virtuais baseada em análise cíclica para ambientes de computação na nuvem.

Um das principais características da tecnologia de virtualização é a Live Migration, que permite que máquinas virtuais sejam movimentadas entre máquinas físicas sem a interrupção da execução. Esta característica habilita a implementação de políticas mais sofisticadas dentro de um ambiente de computação na nuvem, como a otimização de uso de energia elétrica e recursos computacionais. Entretanto, a Live Migration pode impor severa degradação de desempenho nas aplicações das máquinas virtuais e causar diversos impactos na infraestrutura dos provedores de serviço, como congestionamento de rede e máquinas virtuais co-existentes nas máquinas físicas. Diferente de diversos estudos, este estudo considera a carga de trabalho da máquina virtual um importante fator e argumenta que escolhendo o momento adequado para a migração da máquina virtual pode-se reduzir as penalidades impostas pela Live Migration. Este trabalho introduz a Application-aware Live Migration (ALMA), que intercepta as submissões de Live Migration e, baseado na carga de trabalho da aplicação, adia a migração para um momento mais favorável. Os experimentos conduzidos neste trabalho mostraram que a arquitetura reduziu em até 74% o tempo das migrações para os experimentos com benchmarks e em até 67% os experimentos com carga de trabalho real. A transferência de dados causada pela Live Migration foi reduzida em até 62%. Além disso, o presente introduz um modelo que faz a predição do custo da Live Migration para a carga de trabalho e também um algoritmo de migração que não é sensível à utilização de memória da máquina virtual.