Diseño e implementación de un flujo de trabajo bioinformático en la nube para la identificación de variantes oncogénicas a partir de datos genómicos
59 páginas
- Autores:
-
Varela Tabares, Daniela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/2461
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2461
- Palabra clave:
- Flujo de trabajo
Computación en la nube
Variantes oncogénicas
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Cloud computing
Oncogenic variant
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Esto ha incrementado la demanda de infraestructura de cómputo y almacenamiento, que permita analizar tal volumen de información. El verdadero valor de estos datos se materializa cuando arrojan información médica relevante en escalas de tiempo aceptables, para su aplicación en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades asociadas a alteraciones del genoma, como el cáncer. Sin embargo, la posibilidad de acceder a una infraestructura propia de computación de alto rendimiento, para lograr la transformación de los datos, se ve limitada por sus costos. Es aquí donde la computación en la nube se presenta como una opción atractiva, particularmente por su modelo de facturación bajo demanda, en el que se paga únicamente por los recursos usados. En este trabajo se expone el proceso para lograr la implementación de un flujo de trabajo bioinformático en la nube para la detección de variantes oncogénicas, desde la selección del proveedor del servicio de computación hasta la validación de las variantes genéticas encontradas. Incluyendo múltiples etapas de levantamiento de requerimientos, codificación, diseño y documentación, como se realiza en las metodologías ágiles para el diseño de software, cuyos principios fueron adoptados para el desarrollo. Para la infraestructura de computación en la nube, se escogió Amazon Web Services, un proveedor del servicio. Luego se diseñó el flujo, definiendo entradas, procesos intermedios, salidas y herramientas a utilizar en cada paso; y se seleccionaron los archivos de entrada de una base de datos pública. Los diferentes pasos se conectan a través de Isabl, un marco de trabajo para el manejo de datos NGS, que administra los metadatos y gestiona las tareas, desplegado en la nube utilizando el servicio ECS para la orquestación de contenedores. Adicional a este, se utilizó EC2 para el procesamiento y EFS para el almacenamiento, entre otros servicios. La implementación fue realizada con éxito, se validaron las variantes genéticas encontradas respecto a estudios relacionados y se reportan gráficamente los resultados, lo que facilita la interpretación de estos y le genera un valor adicional al proyecto. Se analizaron los costos asociados al proceso y se comparó con el servicio ofrecido por un centro de computación de alto rendimiento colombiano, mostrando la viabilidad de la computación en la nube para este tipo de desarrollos a corto plazo y pequeña escala.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)application/pdfspaUniversidad EIABiomédica, Mecatrónica y MecánicaEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2019Ingeniería BiomédicaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Repositorio Institucional Universidad EIADiseño e implementación de un flujo de trabajo bioinformático en la nube para la identificación de variantes oncogénicas a partir de datos genómicosTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Flujo de trabajoComputación en la nubeVariantes oncogénicasPipelineCloud computingOncogenic variantBIOM/0317PublicationTHUMBNAILVarelaDaniela_2019_DiseñoImplementacionFlujo.pdf.jpgVarelaDaniela_2019_DiseñoImplementacionFlujo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9045https://repository.eia.edu.co/bitstreams/83a3ef4a-af5c-4982-90e0-b6bdfb97109b/downloadcef8b89f04d91732160a35f5a6e6f78dMD54ORIGINALVarelaDaniela_2019_DiseñoImplementacionFlujo.pdfVarelaDaniela_2019_DiseñoImplementacionFlujo.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1635076https://repository.eia.edu.co/bitstreams/db4c7ffc-b465-448e-9c89-641bc3d91436/downloadfd684f8be4629056c4efa72ee9a14eebMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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