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.

Factors that drive Female Entrepreneurship in Armenia

Entrepreneurs play a key role in any economy. Entrepreneurship includes creativity, innovation, risk taking, planning and management and is described as transferring ideas into action. Female entrepreneurship, in particular, is considered an important tool in enabling female empowerment and emancipation. In the light of recent world events, this has become a crucial area to study and understand, especially with respect to motivations, obstacles, constraints and consequences of female entrepreneurship. Having the previous framework in attention, this thesis focuses on female entrepreneurship in a developing country - Armenia – and proposes a conceptual framework of the phenomenon. A joint cooperation between the World Bank and the European Bank for Reconstruction and Development allowed to conduct an enterprise survey in the country and from that survey a microeconomic dataset was released and applied in this research study. A logistic regression econometric method is applied to the dataset to identify and measure the relationship between female entrepreneurship and several factors such as the location, size, legal status, market and obstacles faced by Armenian firms. The study concludes that women entrepreneurs in Armenia share many common features and obstacles with their male counterparts. Moreover, gender of the top managers, the firm’s location, size, main market type, the number of competitors and full-time employees, the adoption of new marketing methods, the access to land, the tax administration system and an inadequately educated workforce are found to be statistical significant factors in the explanation of female entrepreneurship in Armenia.