Extensión al proceso de simulación de poblaciones virales en secuencias genéticas, usando la programación paralela CUDA

Abstract

En este trabajo se exponen los resultados obtenidos en la simulación de la evolución de poblaciones virales, mediante la aplicación del método estocástico Monte Carlo y diferentes modelos evolutivos de Markov (JC69, K80, F81, y HKY85). Con el propósito de evaluar las tendencias evolutivas de las poblaciones virales, en ausencia o presencia de la presión selectiva del sistema inmune, fueron implementadas dos variantes del algoritmo de generación de secuencias mutantes, utilizando el lenguaje de programación C++, y las técnicas paralelas de CUDA.

This paper presents the results obtained from the simulation of the evolution of viral populations, by means of the application of stochastic method Monte Carlo and different evolutionary models of Markov (JC69, K80, F81, and HKY85). In order to assess the evolutionary trends of viral populations, in the absence or presence of selective pressure of the immune system, were implemented two variants of mutant sequences generation algorithm by using the programming language C++, and the parallel techniques of CUDA.