| Summary: | A busca de soluções informatizadas, com o objetivo de se obter agilidade e confiabilidade nas informações, faz com que profissionais de diferentes áreas utilizem tecnologias com propósitos semelhantes. A utilização de sistemas de gerenciamento de workflow é um exemplo desse tipo de solução, a qual empresas e cientistas utilizam para documentar as etapas executadas e otimizar o tempo de execução. Esta Tese apresenta um padrão capaz de manipular grandes volumes de dados e otimizar seu processamento, identificando grupos de dados promissores, como um componente de workflows científicos. A área de aplicação é a Bioinformática, uma área multidisciplinar, que se utiliza de várias ferramentas computacionais para a realização de seus experimentos, os quais podem demorar anos para serem finalizados. A solução proposta beneficia, dentro da Bioinformática, o desenho racional de fármacos. Assim, a contextualização da área de estudo é realizada, e é proposta uma solução para o problema por meio da definição de um padrão de dados que permite a autoadaptação de instâncias de workflow em execução. O P-MIA: Padrão Múltiplas Instâncias Autoadaptáveis, assim denominado por manipular um grande conjunto de dados e por, em tempo de execução, definir as ações a serem executadas sobre os dados, é formalizado com base nas definições de redes de Petri e sua representação gráfica feita por meio de redes de Petri coloridas. Sobre o padrão, são realizados testes experimentais, os quais comprovam que, com a utilização do P-MIA, é possível reduzir a quantidade de experimentos, mantendo um critério de qualidade aceitável. In the search for automated solutions, professionals of different areas use similar information technology targeting information agility and reliability. The use of a workflow management system is an example, which is employed by enterprises and scientific labs in order to record executed tasks and to optimize the elapsed time. This thesis presents a workflow pattern, as a scientific workflow component, able to manage large volumes of data and to optimize their processing, identifying promising groups into such data. Bioinformatics is our application area, a multidisciplinary area that uses a lot of computing tools for its experiments, and which can spend years to be finished. The solution proposed here benefits the rational drug design inside Bioinformatics. Then, we contextualize the area of study, and a problem solution is given through the definition of a data pattern that allows a self-adaptation of workflow instances in execution. We named P-SaMI: Self-Adaptive Multiple Instances as our proposed pattern because it is capable to manage large data sets and to take actions during processing time. P-SaMI is formally defined with Petri nets concepts and it is designed by Coloured Petri nets. We performed several tests and achieved the reduction of experiments executed, preserving an acceptable level of resulted quality.
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