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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Cloud Computing for Fluorescence Correlation Spectroscopy Simulations

verfasst von : Lucía Marroig, Camila Riverón, Sergio Nesmachnow, Esteban Mocskos

Erschienen in: High Performance Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Fluorescence microscopy techniques and protein labeling set an inflection point in the way cells are studied. The fluorescence correlation spectroscopy is extremely useful for quantitatively measuring the movement of molecules in living cells. This article presents the design and implementation of a system for fluorescence analysis through stochastic simulations using distributed computing techniques over a cloud infrastructure. A highly scalable architecture, accessible to many users, is proposed for studying complex cellular biological processes. A MapReduce algorithm that allows the parallel execution of multiple simulations is developed over a distributed Hadoop cluster using the Microsoft Azure cloud platform. The experimental analysis shows the correctness of the implementation developed and its utility as a tool for scientific computing in the cloud.

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Velte, T., Velte, A., Elsenpeter, R.: Cloud Computing, A Practical Approach. McGraw-Hill Education, New York (2009)
Metadaten
Titel
Cloud Computing for Fluorescence Correlation Spectroscopy Simulations
verfasst von
Lucía Marroig
Camila Riverón
Sergio Nesmachnow
Esteban Mocskos
Copyright-Jahr
2015
Buch
High Performance Computing

Print ISBN: 978-3-319-26927-6

Electronic ISBN: 978-3-319-26928-3

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-26928-3_3

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    Bildnachweise