Projeto: Algoritmo Genético Concorrente - Seleção de Biomarcadores Tumorais

Este projeto foi desenvolvido como parte da disciplina DIM0124 - Programação Concorrente da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). O objetivo é implementar e avaliar um algoritmo genético (GA) em duas linguagens de programação (Java e Julia), abordando versões serial e concorrente, com foco na seleção de biomarcadores tumorais com base em critérios biológicos simulados.

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🎯 Objetivos do Projeto

• Implementar o algoritmo genético para seleção de biomarcadores com base em expressão tumoral, conservação e similaridade com proteínas humanas.
• Avaliar performance serial e concorrente (Platform Threads, Virtual Threads e híbrido).
• Comparar as implementações em Java e Julia com benchmarks e análise de perfil de execução.
• Utilizar ferramentas como JMH, JMeter, JCStress, JFR, JMC e BenchmarkTools.jl.

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🗂️ Estrutura de Diretórios

algoritmo-genetico-concorrente/
├── data/                         # Dataset de entrada (gerado por script Python)
│   └── biomarcadores_1gb.txt
├── docs/                         # Relatório LaTeX, diagramas, figuras
├── java/                         # Implementação Java (serial + concorrente)
│   ├── serial/
│   ├── concurrent/
│   ├── benchmarks/
│   ├── stress_tests/
│   ├── profiles/
│   └── thread_safety/
├── julia/                        # Implementação Julia (serial + concorrente)
├── scripts/                      # Scripts auxiliares em Python
│   └── gerar_dataset_txt_1gb.py
└── README.md                     # Este arquivo

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📊 Dataset Simulado

O dataset utilizado é gerado artificialmente com 1GB de tamanho e contém registros de possíveis biomarcadores tumorais com os seguintes campos:

• BiomarcadorID (string)
• Expressao_Tumoral (float)
• Conservacao (int)
• Similaridade_Humana (int)
• Localizacao (categórico)

Separador utilizado: ;
Arquivo salvo em: data/biomarcadores_1gb.txt

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🛠️ Ferramentas Utilizadas

Java

• JMH (benchmark)
• JMeter (stress test)
• JCStress (race conditions)
• JFR + JMC (profiling)
• Threads: Platform, Virtual e combinadas

Julia

• BenchmarkTools.jl
• Threads.@threads
• @profile, ProfileView.jl

📚 Relatório

O relatório final será construído em LaTeX e poderá ser encontrado na pasta docs/, incluindo:

• Introdução teórica
• Setup experimental
• Implementações serial e concorrente
• Benchmarks e perfil de execução
• Discussão comparativa e conclusão

Este projeto reflete o uso aplicado de conceitos de concorrência e paralelismo em problemas reais da bioinformática.