3 resultados para Teste de esforço : Efeitos de drogas

em Instituto Politécnico de Bragança


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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.

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O trabalho a seguir apresentado tem por objetivo procurar perceber se o nosso raciocínio se processa da mesma maneira em presença de microgravidade ou se, pelo contrário, sofre alguma alteração. A nossa questão foca-se mais especificamente num teste de matemática e, a partir da análise das diferentes variantes intervenientes na resolução do mesmo e das condições em causa (ambiente de microgravidade), inferirmos a possibilidade de o resultado do teste poder ser melhor do que quando elaborado em condições de gravidade normal.

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A aptidão funcional é essencial à execução autónoma das atividades de vida diária. A aptidão funcional em idosos inclui vários componentes: força; treino aeróbico; flexibilidade; equilíbrio e composição corporal. Objetivos: Avaliar mudanças na aptidão funcional de idosos institucionalizados através de um programa de enfermagem de reabilitação baseado em exercício físico de moderada intensidade. Metodologia: Desenho pré-teste/pós-teste com grupo de controlo. O programa de intervenção incluiu 3 sessões semanais de 30 minutos cada, durante 6 meses. A aptidão funcional foi avaliada pela bateria de testes Functional Fitness Test (FFT) para idosos. O grupo de intervenção (GI) tinha 15 participantes e o grupo de controlo (GC) 10. Resultados: No GI (85,9 ± 6,1 anos) observámos um aumento significativo (p<0,05) da força de preensão manual; força de flexão do braço; mobilidade, agilidade/equilíbrio dinâmico e do equilíbrio unipodal. No GC (85,8 ± 4,6 anos) não se registaram alterações significativas em qualquer das componentes da aptidão funcional. Conclusão: Os resultados sugerem que os idosos do GI melhoraram a sua aptidão funcional.