Imagem retirada da internetPor Leia ArrudaGraduado e Mestre emInformatica pela Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais (PUC-MG),Laerte Mateus Rodrigues, 25 anos, falou sobre a: Proposta e avaliacao da cargade trabalho do algoritmo k-means paralelo e distribuido para a predicao dositio de inicio de traducao do RNA mensageiro para identificacao de proteinas. Ele explicou que, por meio desolucoes equivalentes e disseminadas pelo metodo de k-means pode-se balancearclasses no processo de traducao de sitios (regiao codificadora de um mRNA). Umavez que, o algoritimo de k-means possibilita clusterizar (tecnica de mineracaode dados que faz agrupamentos automaticos de elementos segundo o grau desemelhanca) informacoes em um determinado espaco e utilizar propriedades comoforma de discriminar o objeto analisado, desde que essas possam ser mapeadaspara valores numericos (MACQUEEN, 1967).Reporter: Qual a maior dificuldade enfrentada pelaBioinformatica para balancear as sequencias extraidas das fitas de AcidoRibonucleico mensageiro (mRNA)? Laerte Mateus: Para a genomica identificar regioes codificadoras emRNAs mensageiros demanda um longo trabalho, pois em uma fita de RNA ha apenasum unico sitio de inicio de traducao e varias outras regioes que possuemcaracteristicas semelhantes a este, mas nao fazem este papel. Alem disso, aquantidade de informacao a ser processada pode alcancar ate mesmo meses detrabalho ininterruptos. Por isso, a utilizacao de ferramentas computacionais, capazesde identificar, por modelos de inteligencia artificial, possiveis candidatos ainiciar o sitio de traducao de um genoma desconhecido se faz necessario. Mas estaacao gera um alto custo computacional. Para contornar este problema, foiutilizado recursos de computacao paralela, o mesmo software sendo capaz deutilizar os diversos nucleos de processamento que uma maquina possui, junto coma computacao distribuida, o uso de varias maquinas interconectadas por uma redede computadores que trocam informacoes entre si para alcancar um determinadoobjetivo, a fim de reduzir o tempo total de computacao. R: Em quanto tempo esta pesquisa foi desenvolvida e quais os resultados obtidos? LM: O projeto foi desenvolvido em um ano e oito meses. O efeito foi o ganhode desempenho do tempo computacional superior a 20 vezes do tempo sequencial. Ouseja, o programa rodando em varias maquinas executou 20 vezes mais rapido doque apenas em uma unica maquina. Ele tambem mostrou que a classificacao destasregioes teve uma melhor precisao em identificar estas regioes do que trabalhosja conhecidos.R: Houve uma continuidade de pesquisa e aplicacao? LM: Haum grupo de genomica da UniversidadeFederal de Ouro Preto (UFOP) que ja esta fazendo uso dessa ferramenta. Noultimo ano, publicamos o trabalho na conferencia SMC[1] e ja estamos em processo de publicacao no periodicoBMC Bioinformatics[2] (Minor Revision). Atualmente, temos trabalhado nouso de algoritmos geneticos para melhorar a identificacao destes sitios detraducao, tornando a classificacao ainda mais precisa.R: Ha possibilidade de essas pesquisasajudarem na reducao de riscos e consequencias negativas da distribuicao eproliferacao dos virus? LM: Sim, conseguindo fazer analises em larga escala da atividade executada porcomputadores e possivel simular as possibilidades dos resultados de vacinas,alem de identificar compostos capazes de inibir atividades virais, predicao demutacoes virais, entre outros.R: Qual a aplicacaodessa pesquisa para a sociedade?LM: A automatizacao do processo proporciona uma maior velocidade naidentificacao e catalogacao de genomas ainda desconhecidos. Essas informacoes saodisponibilizadas em banco de dados de genomas