With the ever increasing amount of high-throughput molecular profile data, biologists need versatile tools to enable them to quickly and succinctly analyze their data. Furthermore, pathway databases have grown increasingly robust with the KEGG database at the forefront. Previous tools have color-coded the genes on different pathways using differential expression analysis. Unfortunately, they do not adequately capture the relationships of the genes amongst one another. Structure Enrichment Analysis (SEA) thus seeks to take biological analysis to the next level. SEA accomplishes this goal by highlighting for users the sub-pathways of a biological pathways that best correspond to their molecular profile data in an easy to use GUI interface.

A busca por características de dependabilidade em aplicações distribuídas está cada vez maior. Para tanto, técnicas de tolerância a falhas são componentes importantes no processo de desenvolvimento de um software, e requerem a reprodução de cenários espe- cíficos de falhas para possibilitar uma avaliação adequada. Nestes casos, resta ao engenheiro de teste a integração de experimentos da aplicação- alvo com ferramentas auxiliares para emulação de um ambiente fiel para a execução de testes. Entretanto, tais ferramentas auxiliares, designadas injetores de falhas de comuni- cação, muitas vezes não estão disponíveis para a comunidade ou, na melhor das hipóteses, apresentam baixa funcionalidade, seja pela incompatibilidade com sistemas mais atuali- zados, seja pela implementação superficial de funções específicas (protótipos). Outro fator agravante para a realização de avaliações experimentais em aplicações distribuídas está no suporte a falhas distribuídas, ou seja, injetores de falhas de comunica- ção não, obrigatoriamente, estão aptos a reproduzir os comportamentos necessários para emulação de ambientes distribuídos adequados. Desta forma, este trabalho destina-se ao estudo e proposta de uma solução para injeção de falhas em ambientes distribuídos, em especial o particionamento de rede, e deu origem ao injetor de falhas PIE. PIE (Partitioning Injection Environment) é um injetor de falhas de comunicação vol- tado para injeção de particionamentos de rede. Sua arquitetura distribuída permite o con- trole centralizado do ambiente por parte do engenheiro de testes. Com isso, a criação de uma única carga de falhas pode ser facilmente replicada para os demais nodos componen- tes do ambiente experimental. Apesar de adotar um coordenador de experimentos, durante a execução de testes, cada nodo interpreta sua carga de falhas e processa-a localmente, ga- rantindo a baixa intrusividade da ferramenta e evitando a ocorrência de comportamentos inesperados pela aplicação-alvo. Como mecanismo de avaliação desta proposta foram realizados experimentos com diferentes aplicações-alvo, disponibilizadas pelo framework JGroups, com um conjunto de cenários de falha específico para cada aplicação. Desta forma, foi possível comprovar a viabilidade e utilidade do modelo e arquitetura do injetor de falhas PIE levando em consideração sua funcionalidade, intrusividade e corretude dos resultados experimentais. / Communication Fault Injection in Distributed Environments The search for dependability characteristics in distributed applications is increasing quickly. For these, fault tolerance techniques are important components in software de- velopment and requires the emulation of specific scenarios to allow a proper evaluation. In these cases, it remains to the test managers the integration of the target application with extra tools for a faithful emulation environment. However, such tools, named com- munication fault injectors, are not available to the community or, in other cases, presents a very poor functionality, incompatibility with current systems, either by superficial im- plementation of specific functions (prototypes). Another problem for achieving experimental evaluations in distributed applications is the support to distributed faults. Communication fault injectors not necessarily are able to reproduce the behaviors required for proper environment emulation. Thus, this work aims to study and propose a solution for fault injection in distributed environments in particular network partitioning, and led to PIE fault injector. PIE (Partitioning Injection Environment) is a communication fault injector aimed to network partitioning injection. Its distributed architecture allows centralized control by the test manager. Thus, a fault load can be easily replicated to other nodes. Despite adopting a experiment coordinator, each node interprets its fault load and processes it locally during testing, ensuring PIE low intrusiveness and avoiding the occurrence of unexpected behavior by the target application. As an assessment of this work, experiments were done with different target appli- cations, provided by JGroups framework, with a set of specific fault scenarios to each application. Thus, it was able to prove the feasibility and usefulness of the model and architecture of the PIE fault injector considering its functionality, intrusiveness and cor- rectness of the experimental results.

A busca por características de dependabilidade em aplicações distribuídas está cada vez maior. Para tanto, técnicas de tolerância a falhas são componentes importantes no processo de desenvolvimento de um software, e requerem a reprodução de cenários espe- cíficos de falhas para possibilitar uma avaliação adequada. Nestes casos, resta ao engenheiro de teste a integração de experimentos da aplicação- alvo com ferramentas auxiliares para emulação de um ambiente fiel para a execução de testes. Entretanto, tais ferramentas auxiliares, designadas injetores de falhas de comuni- cação, muitas vezes não estão disponíveis para a comunidade ou, na melhor das hipóteses, apresentam baixa funcionalidade, seja pela incompatibilidade com sistemas mais atuali- zados, seja pela implementação superficial de funções específicas (protótipos). Outro fator agravante para a realização de avaliações experimentais em aplicações distribuídas está no suporte a falhas distribuídas, ou seja, injetores de falhas de comunica- ção não, obrigatoriamente, estão aptos a reproduzir os comportamentos necessários para emulação de ambientes distribuídos adequados. Desta forma, este trabalho destina-se ao estudo e proposta de uma solução para injeção de falhas em ambientes distribuídos, em especial o particionamento de rede, e deu origem ao injetor de falhas PIE. PIE (Partitioning Injection Environment) é um injetor de falhas de comunicação vol- tado para injeção de particionamentos de rede. Sua arquitetura distribuída permite o con- trole centralizado do ambiente por parte do engenheiro de testes. Com isso, a criação de uma única carga de falhas pode ser facilmente replicada para os demais nodos componen- tes do ambiente experimental. Apesar de adotar um coordenador de experimentos, durante a execução de testes, cada nodo interpreta sua carga de falhas e processa-a localmente, ga- rantindo a baixa intrusividade da ferramenta e evitando a ocorrência de comportamentos inesperados pela aplicação-alvo. Como mecanismo de avaliação desta proposta foram realizados experimentos com diferentes aplicações-alvo, disponibilizadas pelo framework JGroups, com um conjunto de cenários de falha específico para cada aplicação. Desta forma, foi possível comprovar a viabilidade e utilidade do modelo e arquitetura do injetor de falhas PIE levando em consideração sua funcionalidade, intrusividade e corretude dos resultados experimentais. / Communication Fault Injection in Distributed Environments The search for dependability characteristics in distributed applications is increasing quickly. For these, fault tolerance techniques are important components in software de- velopment and requires the emulation of specific scenarios to allow a proper evaluation. In these cases, it remains to the test managers the integration of the target application with extra tools for a faithful emulation environment. However, such tools, named com- munication fault injectors, are not available to the community or, in other cases, presents a very poor functionality, incompatibility with current systems, either by superficial im- plementation of specific functions (prototypes). Another problem for achieving experimental evaluations in distributed applications is the support to distributed faults. Communication fault injectors not necessarily are able to reproduce the behaviors required for proper environment emulation. Thus, this work aims to study and propose a solution for fault injection in distributed environments in particular network partitioning, and led to PIE fault injector. PIE (Partitioning Injection Environment) is a communication fault injector aimed to network partitioning injection. Its distributed architecture allows centralized control by the test manager. Thus, a fault load can be easily replicated to other nodes. Despite adopting a experiment coordinator, each node interprets its fault load and processes it locally during testing, ensuring PIE low intrusiveness and avoiding the occurrence of unexpected behavior by the target application. As an assessment of this work, experiments were done with different target appli- cations, provided by JGroups framework, with a set of specific fault scenarios to each application. Thus, it was able to prove the feasibility and usefulness of the model and architecture of the PIE fault injector considering its functionality, intrusiveness and cor- rectness of the experimental results.

A busca por características de dependabilidade em aplicações distribuídas está cada vez maior. Para tanto, técnicas de tolerância a falhas são componentes importantes no processo de desenvolvimento de um software, e requerem a reprodução de cenários espe- cíficos de falhas para possibilitar uma avaliação adequada. Nestes casos, resta ao engenheiro de teste a integração de experimentos da aplicação- alvo com ferramentas auxiliares para emulação de um ambiente fiel para a execução de testes. Entretanto, tais ferramentas auxiliares, designadas injetores de falhas de comuni- cação, muitas vezes não estão disponíveis para a comunidade ou, na melhor das hipóteses, apresentam baixa funcionalidade, seja pela incompatibilidade com sistemas mais atuali- zados, seja pela implementação superficial de funções específicas (protótipos). Outro fator agravante para a realização de avaliações experimentais em aplicações distribuídas está no suporte a falhas distribuídas, ou seja, injetores de falhas de comunica- ção não, obrigatoriamente, estão aptos a reproduzir os comportamentos necessários para emulação de ambientes distribuídos adequados. Desta forma, este trabalho destina-se ao estudo e proposta de uma solução para injeção de falhas em ambientes distribuídos, em especial o particionamento de rede, e deu origem ao injetor de falhas PIE. PIE (Partitioning Injection Environment) é um injetor de falhas de comunicação vol- tado para injeção de particionamentos de rede. Sua arquitetura distribuída permite o con- trole centralizado do ambiente por parte do engenheiro de testes. Com isso, a criação de uma única carga de falhas pode ser facilmente replicada para os demais nodos componen- tes do ambiente experimental. Apesar de adotar um coordenador de experimentos, durante a execução de testes, cada nodo interpreta sua carga de falhas e processa-a localmente, ga- rantindo a baixa intrusividade da ferramenta e evitando a ocorrência de comportamentos inesperados pela aplicação-alvo. Como mecanismo de avaliação desta proposta foram realizados experimentos com diferentes aplicações-alvo, disponibilizadas pelo framework JGroups, com um conjunto de cenários de falha específico para cada aplicação. Desta forma, foi possível comprovar a viabilidade e utilidade do modelo e arquitetura do injetor de falhas PIE levando em consideração sua funcionalidade, intrusividade e corretude dos resultados experimentais. / Communication Fault Injection in Distributed Environments The search for dependability characteristics in distributed applications is increasing quickly. For these, fault tolerance techniques are important components in software de- velopment and requires the emulation of specific scenarios to allow a proper evaluation. In these cases, it remains to the test managers the integration of the target application with extra tools for a faithful emulation environment. However, such tools, named com- munication fault injectors, are not available to the community or, in other cases, presents a very poor functionality, incompatibility with current systems, either by superficial im- plementation of specific functions (prototypes). Another problem for achieving experimental evaluations in distributed applications is the support to distributed faults. Communication fault injectors not necessarily are able to reproduce the behaviors required for proper environment emulation. Thus, this work aims to study and propose a solution for fault injection in distributed environments in particular network partitioning, and led to PIE fault injector. PIE (Partitioning Injection Environment) is a communication fault injector aimed to network partitioning injection. Its distributed architecture allows centralized control by the test manager. Thus, a fault load can be easily replicated to other nodes. Despite adopting a experiment coordinator, each node interprets its fault load and processes it locally during testing, ensuring PIE low intrusiveness and avoiding the occurrence of unexpected behavior by the target application. As an assessment of this work, experiments were done with different target appli- cations, provided by JGroups framework, with a set of specific fault scenarios to each application. Thus, it was able to prove the feasibility and usefulness of the model and architecture of the PIE fault injector considering its functionality, intrusiveness and cor- rectness of the experimental results.

Vehicle to Vehicle (V2V) communication provides a flexible and real-time information dissemination mechanism through various applications of Intelligent Transportation Systems (ITS). Achieving seamless connectivity through multi-hop vehicular communication with sparse network is a challenging issue. In this paper, we have studied this multi-hop vehicular connectivity in an urban scenario using GPS traces obtained from San Francisco Yellow cabs. Our current work describes a new algorithm for the analysis of topological properties like connectivity and partitions for any kind of vehicular or mobile computing environment. The novel approach uses bitwise manipulation of sparse matrix with an efficient storage technique for determining multi-hop connectivity. The computation mechanism can be further scaled to parallel processing environment. The main contribution of this research is threefold. First, developing an efficient algorithm to quantify multi-hop connectivity with the aid of bitwise manipulation of sparse matrix. Second, investigating the time varying nature of multi-hop vehicular connectivity and dynamic network partitioning of the topology. Third, deriving a mathematical model for calculating message propagation rate in an urban environment.

A novel system was developed that provides drivers lane merge advisories, using vehicle trajectories obtained through Dedicated Short Range Communication (DSRC). It was successfully tested on a freeway using three vehicles, then targeted for further testing, via simulation. The failure of contemporary simulators to effectively model large, complex urban transportation networks then motivated further research into distributed and parallel traffic simulation. An architecture for a closed-loop, parallel simulator was devised, using a new algorithm that accounts for boundary nodes, traffic signals, intersections, road lengths, traffic density, and counts of lanes; it partitions a sample, Tennessee road network more efficiently than tools like METIS, which increase interprocess communications (IPC) overhead by partitioning more transportation corridors. The simulator uses logarithmic accumulation to synchronize parallel simulations, further reducing IPC. Analyses suggest this eliminates up to one-third of IPC overhead incurred by a linear accumulation model.