Optimization in computational systems biology via high performance computing techniques

espanolEl objetivo de la biologia de sistemas computacional es generar conocimiento sobre complejos sistemas biologicos mediante la combinacion de datos experimentales con modelos matematicos y tecnicas avanzadas de computacion. El desarrollo de modelos dinamicos (cineticos), tambien conocido como ingenieria inversa, es uno de los temas clave en este campo. En los ultimos anos, ha surgido un gran interes en el escalado de estos modelos cineticos, haciendo de la estimacion de parametros, tambien conocida como calibracion de modelos, una tarea con una gran dificultad, que requiere el uso de herramientas y metodos eficientes para alcanzar buenos resultados en un tiempo razonable. En general, para resolver estos problemas se usan metodos de optimizacion global. En concreto, las metabeuristicas surgen como algoritmos eficientes a ser utilizado en los problemas mas complejos. Sin embargo, en la mayoria de las aplicaciones reales, las metaheuristicas todavia requieren mucho tiempo de calculo para obtener resultados aceptables. Esta tesis presenta el diseno, implementacion y evaluacion de lluevas metaheuristicas paralelas, especializadas sobretodo en resolver problemas de estimacion de parametros en biologia de sistemas. En concreto, se proponen nuevas metaheurIsticas ba sarlas en los algoritmos de evolucion diferencial y de busqueda dispersa. Las nuevas propuestas tienen como objetivo lograr un equilibrio entre las capacidades de exploracion y explotacion de los algoritmos. Ademas, demuestran como la cooperacion entre busquedas concurrentes mejora el comportamiento del algoritmo, mejorando la calidad de las soluciones y disminuyendo el tiempo de ejecucion. Tambien se han estudiado estrategias adaptativas para aumentar la robustez de las propuestas. Para la evaluacion se han usado tanto arquitecturas HPC tradicionales como nuevas infraestructuras en la nube. Se han obtenido muy buenos resultados en problemas de gran dimension y complejidad. EnglishThe aim of computational systems biology is to generate new knowledge and nnderstanding about complex biological systems by combining experimental data with mathematical modeling and advanced computational techniques. The development of dynlIDlic modeJs (also known as reverse engineering) is one of the current key issues in this area. In recent years, research has been focused on scaling-up these kinetic models. In this context, the problem of parameter estimation (model calibration) remains a very challenging task. The complexity of the underlying models requires the use of efficient solvers to achieve adequate results in reasonable computation times. Global optimization methods are use galegoO obxectivo da bioloxia de sistemas computacional e xerar conecemento sobre complexos sistemas bioloxicos a traves da combinacion de datos experimentais con modelos matematicos e tecnicas avanzadas de computacion. O desenvolvemento de modelos dinamicos (cineticos), tamen conecidos como enxeneria inversa, e un dos temas chave nesta area. Nos ultimos anos, moitas investigacions centraronse no escalado destes modelos, facendo da estimacion dos parametros destes modelos, tamen conecida como calibracion de modelos, unha tarefa complexa. Esa complexidade require o uso de ferramentas e metodos eficientes para acadar bos resultados nun tempo calculo razoable. En xeral, para resolver este tipo de problemas usanse metodos de optimizacion global, e en particular as metaheuristicas xurdiron como metodos eficientes para resolver os problemas mais custosos. Con todo, pare a maioria das aplicacions reais, as metaheuristicas ainda requiren moito tempo de calculo para obter resultados aceptabeis. Nesta tese presentase o deseno, implementacion e avaliacion de novas metaheuristicas paralelas, especializadas en resolver problemas de estimBCion de parametros dentro do contexto da bioloxia de sistema. En concreto, proponense novas metaheurIsticas baseadas nos algoritmos de avaliacion diferencial e de procura dispersa. As novas propostas tenen como obxectivo acadar un equilibrio entre as capacidades de exploracion e explotacion dos algoritmos. Ademais, demostran como a cooperacion entre procuras concorrentes mellara o comportamento dos algoritmos, mellorando a calidade das solucions e diminuindo o tempo de execucion. Tamen estudaronse estratexias adaptativas para aumentar a robustez das propostas. Na avaliacion usaronse tanto arquitecturas HPC tradicionais como novas infraestruturas na nube. Obtiveronse moi bos resultados con problemas de optimizacion de grande dimension e complexidade.