Παράλληλοι αλγόριθμοι εξόρυξης και ανάλυσης δεδομένων σε πλέγματα υπολογιστών με εφαρμογές στη βιοπληροφορική
Authors: Ψωμόπουλος Φώτης 
Published: January 2014

Αν και οι επιστήμες της Βιοπληροφορικής και της Υπολογιστικής Βιολογίας συχνά συγχέονται ως το ίδιο διεπιστημονικό πεδίο, παρουσιάζουν αρκετά σημεία που τις διαφοροποιούν σε σημαντικό βαθμό. Η Βιοπληροφορική αφορά κυρίως την ανάλυση και την επεξεργασία των βιολογικών δεδομένων και, κατά συνέπεια, την προώθηση της έρευνας σε αλγοριθμικό και τεχνικό επίπεδο, τόσο των μεθόδων όσο και της θεωρίας για την επίλυση τυπικών προβλημάτων διαχείρισης δεδομένων. Από την άλλη πλευρά, η επιστήμη της Υπολογιστικής Βιολογίας στοχεύει στην επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων Βιολογίας, αξιοποιώντας τις εντυπωσιακές δυνατότητες των υπολογιστών για τη δοκιμή και την αξιολόγηση υποθέσεων. Αυτό βέβαια δε σημαίνει ότι δεν υπάρχουν αρκετές περιοχές σύγκλισης των δύο πεδίων. Ο χώρος της πρωτεομικής, δηλαδή της μελέτης των πρωτεϊνών, είναι ένας από αυτούς τους χώρους, ο οποίος ταυτόχρονα αποτελεί και ένα από τα σημεία εκτενούς έρευνας αυτή τη στιγμή. Η πρωτεομική είναι στην ουσία η μελέτη σε μεγάλη κλίμακα των πρωτεϊνών, από τον προσδιορισμό και την ανάλυση της δομής τους έως την πρόβλεψη της λειτουργίας τους και την κατασκευή μεταβολικών μονοπατιών. Τα τελευταία χρόνια υπήρξε μια μετατόπιση του ερευνητικού ενδιαφέροντος στη Βιοπληροφορική, από την ανάλυση γενετικών δεδομένων στην πρωτεομική, η οποία θεωρείται από πολλούς ως το επόμενο βήμα στη μελέτη των βιολογικών συστημάτων. Ενώ η γενετική πληροφορία σε ένα οργανισμό είναι λίγο πολύ αμετάβλητη τόσο στο χρόνο όσο και ανάμεσα στα διαφορετικά κύτταρα του ιδίου οργανισμού, το σύνολο των πρωτεϊνών που εκφράζονται κάθε χρονική στιγμή παρουσιάζει τεράστιες διαφορές μεταξύ κυττάρων. Επίσης, στα προηγούμενα έτη, μελέτες τόσο του γονιδιώματος όσο και των πρωτεϊνών μπορούσαν να επικεντρωθούν μόνο σε μία πρωτεΐνη ή γονίδιο τη φορά. Ωστόσο, η πρόοδος της τεχνολογίας στις βιοεπιστήμες οδήγησε σε μια εκθετικά αυξανόμενη ποσότητα δεδομένων. Για αυτό το λόγο υπήρξε μια στροφή στην έρευνα, από μελέτες γύρω από υποθέσεις προς μελέτες με γνώμονα τα διαθέσιμα δεδομένα. Καθώς η ζήτηση για αυτοματοποιημένη ανάλυση μεγάλου και κατανεμημένου όγκου δεδομένων αυξάνεται διαρκώς, αναδύονται νέες προκλήσεις τόσο στη μοντελοποίηση των προσεγγίσεων όσο και στην ανάπτυξη αλγορίθμων και τεχνικών ανάλυσης δεδομένων υψηλής ρυθμαπόδοσης. Στα πλαίσια της διατριβής παρουσιάζεται μια γενικευμένη μεθοδολογία ανάπτυξης αλγορίθμων σε περιβάλλοντα Πλέγματος Υπολογιστών, η οποία στοχεύει σε ακριβώς αυτές τις προκλήσεις. Ένα Πλέγμα Υπολογιστών μπορεί να θεωρηθεί ως μια εικονική υπολογιστική αρχιτεκτονική, η οποία παρέχει τη δυνατότητα εκτέλεσης εφαρμογών με υψηλότερη απόδοση, αξιοποιώντας πολλούς υπολογιστικούς πόρους γεωγραφικά κατανεμημένους και συνδεδεμένους μέσω δικτύου. Οι εφαρμογές Βιοπληροφορικής είναι ιδιαιτέρως κατάλληλες για ένα τέτοιο περιβάλλον, από άποψη διαθεσιμότητας, αξιοπιστίας και αποτελεσματικότητας των υπολογιστικών πόρων. Υπάρχει ήδη σημαντική πρόοδος στην έρευνα όσον αφορά την εφαρμογή παράλληλων υπολογιστικών τεχνικών σε προσεγγίσεις Βιοπληροφορικής, όπως οι Πολλαπλές Συστοιχίσεις Ακολουθιών, η ανάλυση Γονιδιακών Εκφράσεων και οι Φυλογενετικές Μελέτες. Για να αντιμετωπισθεί ο όγκος δεδομένων σε αυτές τις περιπτώσεις, οι περισσότερες μέθοδοι μηχανικής μάθησης επικεντρώνονται σε συγκεκριμένες ομάδες δεδομένων, είτε μειώνοντας το μέγεθος των αρχικών δεδομένων, είτε μειώνοντας τον αριθμό των χαρακτηριστικών που συμμετέχουν στη μελέτη. Τα Πλέγματα Υπολογιστών μπορούν δυνητικά να αποτελέσουν μια εναλλακτική λύση για το πρόβλημα αυτό, συνδυάζοντας πολλαπλές προσεγγίσεις με ομοιογενή τρόπο. Η γενικευμένη μεθοδολογία που αναπτύχθηκε στα πλαίσια της διατριβής γεφυρώνει την απόσταση μεταξύ των Πλεγμάτων Υπολογιστών και των ιδιαίτερων αναγκών και προβλημάτων που εμφανίζει η πλειοψηφία των προσεγγίσεων Βιοπληροφορικής. Για να αξιολογηθεί η Γενικευμένη Μεθοδολογία εφαρμόσθηκε σε υπάρχοντες αλγορίθμους καθώς και σε μια σειρά νέων αλγορίθμων που αναπτύχθηκαν τόσο στο χώρο της Βιοπληροφορικής όσο και σε χώρους εκτός αυτού του ερευνητικού πεδίου. Οι αλγόριθμοι που κατασκευάσθηκαν ανήκουν κυρίως στο πεδίο της πρωτεομικής, και στοχεύουν στα προβλήματα της κατηγοριοποίησης και πρόβλεψης της λειτουργίας πρωτεϊνών, καθώς και την ομαδοποίησή τους με στόχο τον εντοπισμό μη-κανονικοτήτων σε διάφορους οργανισμούς. Τέλος, η Γενικευμένη Μεθοδολογία αξιοποιήθηκε και για την επίλυση ενός προβλήματος Υπολογιστικής Μοριακής Επιστήμης, και συγκεκριμένα στο πρόβλημα εντοπισμού μοριακών διαμορφώσεων, οι οποίες σχηματίζουν τοπολογία κόμβου στον τρισδιάστατο χώρο. Σε κάθε περίπτωση, αποδεικνύεται τόσο θεωρητικά όσο και πειραματικά, ότι η νέα προσέγγιση υπερτερεί των κλασικών προσεγγίσεων, από άποψη χρονικής επίδοσης και ευρωστίας.