Goya Jorge, Addel ArnaldoGalpert Cañizares, Deborah RaquelMillo Sánchez, ReinierCompanioni Brito, Claudia2018-12-072018-12-072016-07-01Citar según la fuente original, 2010. Matlab [Online]. Available: http://www.mathworks.com Accessed 2012. ALTSCHUL, S. F., MADDEN, T. L., SCHAFFER, A. A., ZHANG, J., ZHANG, Z., MILLER, W. & LIPMAN, D. J. 1997. Gapped BLAST and PSI-BLAST: A new generation of protein database search programs. Nucleic Acids Research, 25, 3389-3402. [ Links ] BONVIN, N. 2012. Linear Scalability of Distributed Applications. ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE. [ Links ] BRASSARD, G., BRATLEY, T. (ed.) 1997. Fundamentos de Algoritmia, Madrid: Prentice Hall. [ Links ] FITCH, W. M. 1970. Distinguishing Homologous from Analogous Proteins. Systematic Zoology Syst Biol, 19, 99-113. [ Links ] GALPERT, D., RÍO, S. D., HERRERA, F., ANCEDE-GALLARDO, E., ANTUNES, A. & AGÜERO-CHAPIN, G. 2015. An Effective Big Data Supervised Imbalanced Classification Approach for Ortholog Detection in Related Yeast Species. BioMed Research International [Online], 2015, Article ID 748681. [ Links ] GRAMA, A., GUPTA, A., KARYPIS, G. & KUMAR, V. (eds.) 2003. Introduction to Parallel Computing, Second Edition: Addison Wesley. [ Links ] KAMVYSSELIS, M. K. 2003. Computational comparative genomics: genes, regulation, evolution. Doctor of Philosophy in Computer Science, Massachusetts Institute of Technology [ Links ] KRISTENSEN, D. M., WOLF, Y. I., MUSHEGIAN, A. R. & KOONIN, E. V. 2011. Computational methods for Gene Orthology inference. Briefings in bioinformatics, 12, 379-391. [ Links ] KUZNIAR, A., HAM, R. C. H. J. V., PONGOR, S. & LEUNISSEN, J. A. M. 2008. The quest for orthologs: finding the corresponding gene across genomes. Trends in Genetics, 30, 1-13. [ Links ] SALICHOS, L. & ROKAS, A. 2011. Evaluating Ortholog Prediction Algorithms in a Yeast Model Clade. PLoS ONE, 6, 1-11. [ Links ] SONNHAMMER, E. L. L., GABALDÓN, T., SILVA, A. W. S. D., MARTIN, M., ROBINSON-RECHAVI, M., BOECKMANN, B., THOMAS, P. D. & DESSIMOZ, C. 2014. Big data and other challenges in the quest for orthologs. Bioinformatics Editorial, 1-6. [ Links ]2227- 1899https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/10465El presente trabajo analiza la escalabilidad de una implementación paralela del cálculo de medidas de similitud entre pares en la detección de genes ortólogos. El análisis se realiza mediante el uso de métricas de calidad como la aceleración y la eficiencia que se calculan para algoritmos de cálculo del alineamiento par a par de secuencias y de cálculo de la similitud del perfil físico-químico de las proteínas. Los experimentos realizados en un conjunto de datos de dos genomas arrojan una mejora en el tiempo de ejecución de las implementaciones paralelas. No obstante, la escalabilidad de los algoritmos continúa siendo un objetivo de nuevas implementaciones.esEste documento es Propiedad Patrimonial de Ediciones Futuro y se socializa en este Repositorio gracias a la política de acceso abierto de la revista Revista Cubana de Ciencias Informáticas.Medidas de SimilitudProgramación ParalelaComplejidad TemporalEscalabilidadSimilarity MeasuresParallel ComputingTime ComplexityScalabilityMedidas de SimilitudProgramación ParalelaComplejidad TemporalEscalabilidadArticleUniversidad de las Ciencias Informáticas