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En este proyecto se aborda el desarrollo de un sistema multiprocesador para el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos genéticos utilizando el lenguaje de programación C y el API de OpenMP. El objetivo principal es lograr una mayor eficiencia y rapidez en el análisis de estos datos mediante la paralelización del algoritmo K-means clustering, utilizado para agrupar y clasificar los datos genéticos en diferentes categorías.
Para alcanzar este objetivo, nos nutrimos de unas bases de datos de muestras genéticas basadas en patógenos obtenidos en los laboratorios de la OMS y se ha desarrollado un programa que gestiona de manera eficiente el procesamiento y análisis de estos datos utilizando técnicas de paralelización. El resultado final es un sistema que permite realizar el análisis de grandes cantidades de datos genéticos, y así contrastar con su homólogo en serie/secuencial.