![\"Tecnologias-Big-Data-para-acelerar-la-secuenciacion-de-ADN_image800_\"](\"https:\/\/candas365.es\/noticias\/wp-content\/uploads\/2015\/11\/Tecnologias-Big-Data-para-acelerar-la-secuenciacion-de-ADN_image800_-360x244.jpg\")
Investigadores del centro CiTIUS y la Fundaci\u00f3n P\u00fablica Galega de Medicina Xen\u00f3mica han presentado BigBWA, una herramienta que reduce los tiempos de ejecuci\u00f3n de un software de referencia en gen\u00f3mica. Los investigadores logran multiplicar por 12 la velocidad actual de c\u00f3mputo con s\u00f3lo 6 servidores.<\/p>\n
La secuenciaci\u00f3n del ADN es un proceso complejo y costoso, que ha de ser abordado a lo largo de fases sucesivas. Como ocurre al componer una panor\u00e1mica con varias im\u00e1genes, los sistemas de secuenciaci\u00f3n gen\u00e9tica capturan cadenas o fragmentos de ADN a partir de una muestra, que m\u00e1s tarde se alinean con un genoma de referencia para su posterior estudio e interpretaci\u00f3n.<\/p>\n
De entre todas las fases implicadas en la secuenciaci\u00f3n del genoma, el alineamiento es una de las m\u00e1s costosas a nivel computacional. Esta barrera se manifiesta de manera m\u00e1s acuciante seg\u00fan aumenta el n\u00famero de cadenas de ADN que han de ser alineadas, pudiendo alcanzar cifras cercanas a millones, o incluso miles de millones. De hecho, las tecnolog\u00edas de secuenciaci\u00f3n m\u00e1s punteras hoy generan hasta 6.000 millones de lecturas de cadenas de ADN en cada ejecuci\u00f3n-.<\/p>\n
La herramienta reduce dr\u00e1sticamente los tiempos de ejecuci\u00f3n del BWA, un software de referencia en gen\u00f3mica<\/p>\n<\/div>\n
Procesar un volumen de informaci\u00f3n de esa magnitud en un servidor, usando la herramienta de referencia en gen\u00f3mica, conocida como Burrows-Wheeler Aligner <\/em>(BWA<\/em>) exige un tiempo de ejecuci\u00f3n superior a cuatro d\u00edas. Es una respuesta excesivamente lenta, que ha llevado a los profesionales a demandar soluciones para incrementar el rendimiento de los ‘alineadores’ con el objetivo de obtener resultados en un tiempo razonable.<\/p>\n Tratando de dar respuesta a este desaf\u00edo cient\u00edfico, los investigadores del CiTIUS presentan ahora en la revista Bioinformatics<\/em><\/a> la soluci\u00f3n BigBWA, una nueva herramienta que permite aprovechar las ventajas de las tecnolog\u00edas big data<\/em> para incrementar el rendimiento de las operaciones de alineado acometidas por BWA.<\/p>\n Para ello se sirve de Hadoop, <\/em>la implementaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto m\u00e1s exitosa del modelo de programaci\u00f3nMapReduce <\/em>introducido por Google. <\/em>De esta manera, el programador puede concentrar todos sus esfuerzos en el desarrollo del algoritmo llamado a resolver el problema cient\u00edfico que se plantea, ya que el propio Hadoop se encarga de distribuir la carga computacional entre los distintos procesadores o n\u00facleos de computaci\u00f3n, de forma totalmente autom\u00e1tica y transparente al usuario.<\/p>\n