Desempenho comparativo do BLAST e do mpiBLAST

Em Bioinformática são frequentes problemas cujo tratamento necessita de considerável poder de processamento/cálculo e/ou grande capacidade de armazenamento de dados e elevada largura de banda no acesso aos mesmos (de forma não comprometer a eficiência do seu processamento). Um exemplo deste tipo de problemas é a busca de regiões de similaridade em sequências de amino-ácidos de proteínas, ou em sequências de nucleótidos de DNA, por comparação com uma dada sequência fornecida (query sequence). Neste âmbito, a ferramenta computacional porventura mais conhecida e usada é o BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) [1]. Donde, qualquer incremento no desempenho desta ferramenta tem impacto considerável (desde logo positivo) na atividade de quem a utiliza regularmente (seja para investigação, seja para fins comerciais). Precisamente, desde que o BLAST foi inicialmente introduzido, foram surgindo diversas versões, com desempenho melhorado, nomeadamente através da aplicação de técnicas de paralelização às várias fases do algoritmo (e. g., partição e distribuição das bases de dados a pesquisar, segmentação das queries, etc. ), capazes de tirar partido de diferentes ambientes computacionais de execução paralela, como: máquinas multi-core (BLAST+ 2), clusters de nós multi-core (mpiBLAST3J e, mais recentemente, co-processadores aceleradores como GPUs" ou FPGAs. É também possível usar as ferramentas da família BLAST através de um interface/sítio WEB5, que permite, de forma expedita, a pesquisa de uma variedade de bases de dados conhecidas (e em permanente atualização), com tempos de resposta suficientemente pequenos para a maioria dos utilizadores, graças aos recursos computacionais de elevado desempenho que sustentam o seu backend. Ainda assim, esta forma de utilização do BLAST poderá não ser a melhor opção em algumas situações, como por exemplo quando as bases de dados a pesquisar ainda não são de domínio público, ou, sendo-o, não estão disponíveis no referido sitio WEB. Adicionalmente, a utilização do referido sitio como ferramenta de trabalho regular pressupõe a sua disponibilidade permanente (dependente de terceiros) e uma largura de banda de qualidade suficiente, do lado do cliente, para uma interacção eficiente com o mesmo. Por estas razões, poderá ter interesse (ou ser mesmo necessário) implantar uma infra-estrutura BLAST local, capaz de albergar as bases de dados pertinentes e de suportar a sua pesquisa da forma mais eficiente possível, tudo isto levando em conta eventuais constrangimentos financeiros que limitam o tipo de hardware usado na implementação dessa infra-estrutura. Neste contexto, foi realizado um estudo comparativo de diversas versões do BLAST, numa infra-estrutura de computação paralela do IPB, baseada em componentes commodity: um cluster de 8 nós (virtuais, sob VMWare ESXi) de computação (com CPU Í7-4790K 4GHz, 32GB RAM e 128GB SSD) e um nó dotado de uma GPU (CPU Í7-2600 3.8GHz, 32GB RAM, 128 GB SSD, 1 TB HD, NVIDIA GTX 580). Assim, o foco principal incidiu na avaliação do desempenho do BLAST original e do mpiBLAST, dado que são fornecidos de base na distribuição Linux em que assenta o cluster [6]. Complementarmente, avaliou-se também o BLAST+ e o gpuBLAST no nó dotado de GPU. A avaliação contemplou diversas configurações de recursos, incluindo diferentes números de nós utilizados e diferentes plataformas de armazenamento das bases de dados (HD, SSD, NFS). As bases de dados pesquisadas correspondem a um subconjunto representativo das disponíveis no sitio WEB do BLAST, cobrindo uma variedade de dimensões (desde algumas dezenas de MBytes, até à centena de GBytes) e contendo quer sequências de amino-ácidos (env_nr e nr), quer de nucleótidos (drosohp. nt, env_nt, mito. nt, nt e patnt). Para as pesquisas foram 'usadas sequências arbitrárias de 568 letras em formato FASTA, e adoptadas as opções por omissão dos vários aplicativos BLAST. Salvo menção em contrário, os tempos de execução considerados nas comparações e no cálculo de speedups são relativos à primeira execução de uma pesquisa, não sendo assim beneficiados por qualquer efeito de cache; esta opção assume um cenário real em que não é habitual que uma mesma query seja executada várias vezes seguidas (embora possa ser re-executada, mais tarde). As principais conclusões do estudo comparativo realizado foram as seguintes: - e necessário acautelar, à priori, recursos de armazenamento com capacidade suficiente para albergar as bases de dados nas suas várias versões (originais/compactadas, descompactadas e formatadas); no nosso cenário de teste a coexistência de todas estas versões consumiu 600GBytes; - o tempo de preparação (formataçâo) das bases de dados para posterior pesquisa pode ser considerável; no nosso cenário experimental, a formatação das bases de dados mais pesadas (nr, env_nt e nt) demorou entre 30m a 40m (para o BLAST), e entre 45m a 55m (para o mpiBLAST); - embora economicamente mais onerosos, a utilização de discos de estado sólido, em alternativa a discos rígidos tradicionais, permite melhorar o tempo da formatação das bases de dados; no entanto, os benefícios registados (à volta de 9%) ficam bastante aquém do inicialmente esperado; - o tempo de execução do BLAST é fortemente penalizado quando as bases de dados são acedidas através da rede, via NFS; neste caso, nem sequer compensa usar vários cores; quando as bases de dados são locais e estão em SSD, o tempo de execução melhora bastante, em especial com a utilização de vários cores; neste caso, com 4 cores, o speedup chega a atingir 3.5 (sendo o ideal 4) para a pesquisa de BDs de proteínas, mas não passa de 1.8 para a pesquisa de BDs de nucleótidos; - o tempo de execução do mpiBLAST é muito prejudicado quando os fragmentos das bases de dados ainda não se encontram nos nós do cluster, tendo que ser distribuídos previamente à pesquisa propriamente dita; após a distribuição, a repetição das mesmas queries beneficia de speedups de 14 a 70; porém, como a mesma base de dados poderá ser usada para responder a diferentes queries, então não é necessário repetir a mesma query para amortizar o esforço de distribuição; - no cenário de teste, a utilização do mpiBLAST com 32+2 cores, face ao BLAST com 4 cores, traduz-se em speedups que, conforme a base de dados pesquisada (e previamente distribuída), variam entre 2 a 5, valores aquém do máximo teórico de 6.5 (34/4), mas ainda assim demonstradores de que, havendo essa possibilidade, compensa realizar as pesquisas em cluster; explorar vários cores) e com o gpuBLAST, realizada no nó com GPU (representativo de uma workstation típica), permite aferir qual a melhor opção no caso de não serem possíveis pesquisas em cluster; as observações realizadas indicam que não há diferenças significativas entre o BLAST e o BLAST+; adicionalmente, o desempenho do gpuBLAST foi sempre pior (aproximadmente em 50%) que o do BLAST e BLAST+, o que pode encontrar explicação na longevidade do modelo da GPU usada; - finalmente, a comparação da melhor opção no nosso cenário de teste, representada pelo uso do mpiBLAST, com o recurso a pesquisa online, no site do BLAST5, revela que o mpiBLAST apresenta um desempenho bastante competitivo com o BLAST online, chegando a ser claramente superior se se considerarem os tempos do mpiBLAST tirando partido de efeitos de cache; esta assunção acaba por se justa, Já que BLAST online também rentabiliza o mesmo tipo de efeitos; no entanto, com tempos de pequisa tão reduzidos (< 30s), só é defensável a utilização do mpiBLAST numa infra-estrutura local se o objetivo for a pesquisa de Bds não pesquisáveis via BLAS+ online.

Composição química da folha e do caule de Calamintha baetica

A área das plantas aromáticas e medicinais teve uma dinâmica de crescimento notável nos últimos anos incentivada pela procura de novos produtos bioativos mas também como fonte de nutrientes. O género Calamintha pertence à família Lamiaceae e em Portugal o seu uso está intrinsecamente associado às suas propriedades aromáticas, condimentares, ornamentais ou medicinais, tendo como exemplos a Salvia (salva), Ocimum (manjericão), Origanum (orégão), Mentha (hortelã), Romarinus (alecrim), Melissa (erva cidreira) e Calamintha (erva-das-azeitonas). A espécie da planta Calamintha baetica Boiss et Heldr encontra-se largamente distribuída pela região do Mediterrâneo e é considerada uma espécie pioneira colonizadora, principalmente de prados secos; de berma dos caminhos rurais, de terrenos selvagens na orla dos pinhais. As folhas produzem um aroma agradável, entre hortelã e orégãos, sendo muito apreciadas para temperos na cozinha e para fazer infusões. Em alguns lugares é usada para temperar azeitona e talvez por isso seja também conhecida por erva-das-azeitonas, mas também é designada por nêveda ou calaminta. Neste trabalho pretende-se caracterizar a folha e o caule da espécie C. baetica no que respeita à sua composição química. Para o efeito quantificaram-se os seguintes parâmetros: humidade, cinzas, gordura, proteínas, hidratos de carbono e valor energético e também se estudou o perfil em ácidos gordos por cromatografia gasosa acoplada a um detetor de ionização de chama (GC/FID). A amostra de folha de C. baetica revelou uma maior percentagem em proteína, com 11,81% (m.s.) e o caule em hidratos de carbono, com 20,54%. No que respeita a teores em gordura, a amostra de folha evidenciou valores ligeiramente superiores (3,30%, m.s.) aos do caule (1,13%, m.s.). A análise por cromatografia gasosa permitiu identificar três ácidos gordos maioritários (% relativas), entre os quais os polinsaturados α-linolénico, com 69,11% e 44,93% e o linoleico com 10,03% e 23,83% e ainda o saturado palmítico, com 11,55% e 17,09% para a amostra de folha e caule, respetivamente.

Simulação de um sistema de tratamento de águas residuais de lamas ativadas

A modelação matemática de Estações de Tratamento de Águas Residuais (ETAR) tem sido uma ferramenta de enorme utilidade nas fases de projeto e de exploração destas estruturas de tratamento. O presente estudo teve por objetivo principal construir um modelo matemático da ETAR de Bragança, em particular do seu tratamento biológico de lamas ativadas, com vista a avaliar, compreender e otimizar o seu desempenho. A construção do modelo foi efetuada com recurso ao ambiente de simulação WRc STOAT 5.0. O processo de lamas ativadas foi descrito pelo modelo de referência ASAL3. O modelo construído foi calibrado e validado com base em dados experimentais de 2015, obtidos no âmbito do programa de controlo analítico da ETAR. O modelo foi ainda utilizado para avaliar a qualidade do efluente em resposta a alterações do caudal e composição do afluente, a alterações de condições operacionais e a outras alternativas de tratamento. O modelo mostrou-se bastante adequado na descrição da evolução mensal da qualidade do efluente final da ETAR relativamente aos parâmetros Sólidos Suspensos Totais (SST) e Carência Bioquímica de Oxigénio (CBO5), embora apresente uma tendência para os subestimar em 1,5 e 3,5 mg/L, respetivamente. Em relação ao azoto total, os valores simulados aproximaram-se dos valores reais, quando se aumentaram as taxas de recirculação interna para 400%, um fator de cerca de 4 vezes superior. Os resultados do modelo e dos cenários mostram e reforçam o bom desempenho e a operação otimizada da ETAR em relação a remoção de SST e CBO5. Em relação ao azoto total, a ETAR não assegura de forma sistemática uma eficiência elevada, mas apresenta um bom desempenho, face ao que o modelo consegue explicar para as mesmas condições operacionais. Através do estudo de cenários procurou-se encontrar alternativas de tratamento eficientes e viáveis de remoção de azoto total, mas não se identificaram soluções que assegurassem decargas de azoto abaixo dos limites legais. Os melhores resultados que se alcançaram para a remoção deste contaminante estão associados ao aumento das taxas de recirculação interna do sistema pré-anóxico existente e a uma configuração do tipo Bardenpho de quatro estágios com alimentação distribuída, em proporções iguais, pelos dois estágios anóxicos. Outras soluções que envolvam tecnologias distintas podem e devem ser equacionadas em projetos futuros que visem a melhoria de eficiência de remoção de azoto da ETAR.