Cloud Computing para develar el desarrollo embrionario

Abstract

Las técnicas de microscopía por fluorescencia y la capacidad de etiquetar proteínas en ambientes celulares han marcado un antes y un después en la forma de estudiar las células. La espectroscopía de correlación de fluorescencia y las técnicas relacionadas son extremadamente útiles para medir cuantitativamente el movimiento de moléculas en células vivas. Este proyecto presenta la aplicación de técnicas y paradigmas de computación científica de alto desempeño para complementar el análisis de las fluctuaciones de fluorescencia por medio de simulaciones estocásticas. En el contexto del proyecto se propone y se desarrolla una aplicación en una infraestructura cloud de computación distribuida para ejecutar simulaciones que representan los complejos procesos biológicos celulares, mediante el diseño de una arquitectura altamente escalable y accesible a los usuarios. Se desarrolla un algoritmo MapReduce en un clúster en el cloud utilizando la tecnología Microsoft Azure. El algoritmo permite la ejecución paralela de diversas simulaciones, independizando la ejecución de los recursos de cómputo locales de los usuarios. La evaluación experimental demuestra la correctitud de la implementación desarrollada y su utilidad como herramienta de computación científica en el cloud. Este proyecto ha recibido el apoyo del programa "Microsoft Azure for Research Award program" (2014).