1 / 14

Andrey Voronkov* and John Shultz *av@drugdiscoveryathome

Drugdiscovery@home – projekt ochotniczego przetwarzania rozproszonego w zakresie raka, starzenia się i komórek macierzystych. Andrey Voronkov* and John Shultz *av@drugdiscoveryathome.com. Jednostki obliczeniowe przesyłane są do lokalnych lub globalnie rozproszonych

affrica
Télécharger la présentation

Andrey Voronkov* and John Shultz *av@drugdiscoveryathome

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Drugdiscovery@home – projekt ochotniczego przetwarzania rozproszonego w zakresie raka, starzenia się i komórek macierzystych. Andrey Voronkov* and John Shultz *av@drugdiscoveryathome.com

  2. Jednostki obliczeniowe przesyłane są do lokalnych lub globalnie rozproszonych komputerów, a wyniki obliczeń są odsyłane do serwera. Ochotnicy Czym jest VCSC I przetwarzanie rozproszone? Projects Lokalna sieć – VCSC Pomaga nauce Angażuje zwykłych ludzi w naukę Internetowe – ochotnicze Przetwarzanie Serwer BOINC http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/BoincPapers

  3. DRUGDISCOVERY@HOME PROJECT WORKFLOW

  4. Metody projektu: • Przetwarzanie rozproszone, Przetwarzanie GPU • Virtualne obrazowanie z użyciem giętkich aminokwasów • Schemat odprężonych kompleksów dla dokowania • Dynamika molekularna z konkretnymi modelami rozpuszczalników dla oceny stabilności kompleksów białko-ligand • Mapowanie interaktywne dróg z dynamicznym modelowaniem zmian Zakres badań: • Biocele zaangażowane w drogach sygnałowych nisz komórek macierzystych • Które są powiązane lecz nie ograniczone z rakiem i chorobami neurodegradacyjnymi. Biocele pasujące do regulacji raka/starzenia się zgodnie z hipotezą na rys. A • Przykłady biocelów: Białka związane z ścieżkami sygnałowymiWnt, Shh i Notch. • Inne cele biologiczne, związane z rakiem, chorobami degeneratywnymi I biologią komórek macierzystych moga zostać rozpatrzone we współpracy z grupami biologów experymentalnych.

  5. Robocza hipoteza raka/degeneracji oraz symetrycznego/niesymetrycznego podziału komórek macierzystych

  6. Dokonania: • Wstępna integracja strony internetowej projektu z Drupal • Molekularne dokowanie CPU wysokiej przepustowości • Dystrybuuje Python • Dystrybuuje niektóre pakiety narzędzi MGL • Zarządzane przez BOINC Wrapper • Integracja GROMACS z wrapperem BOINC dla CPU • Symuluje 100 ps w 2.5 godziny • Zakres plików trajektorii od 10-40MB  • Rezultaty kompresowane w formacie 7zip • Integracja Autodock 4.0 z Wrapperem BOINC dla CPU • Dokowanie białko-ligand ->MD workflow setup (acpypi) • Integracja głównych platform • Windows • Mac PPC i Intel • Linux

  7. Drużyna: • Andrey Voronkov, doktor, uniwersytet moskiewski, wydział chemii – szef projektu, modelowanie molekularne, projektowanie leków, setup serwera BOINC • John Shultz, Narodowa akademia nauk, Washington D.C., IT, kodowanie, setup serwera BOINC • Jorden van der Elst, główny tester oprogramowania • Współpracujemy także z wieloma ludźmi z przemysłu, którzy opracowywują cześć systemów biologicznych, i którzy nie chcą na razie ujawniać swoich danych osobowych.

  8. WSPÓŁPRACA

  9. Opcja 1: Współpraca z biologami eksperymentalnymi

  10. Opcja 2: Virtual Campus Super Computing dla uniwersytetów i organizacji Zalety w stusunku do przetwarzania klastrowego: • Nowy zbiór mocy obliczeniowej w bardzo niskiej cenie • Podwyższona stabilnośc w porównaniu do klastrów I superkomputerów • Aplikacja nie musi być dostosowywana do potrzeb środowiska klastrowego • Pozytywny PR dla uniwersytetów Zalety w stosunku do przetwarzania ochotniczego: • Czyste VCSC, brak ochotników na zewnątrz sieci • Brak systemu kredytowego, brak oszustw, Tylko jeden rezultat per próbka (Lepsza wydajność per CPU), lepsze bezpieczeństwo, bardziej elastyczne jeśli chodzi o licencje oprogramowania • Projekt ochotniczy • Trzeba zapobiegać cheatowaniu, walidować rezultaty, więcej ograniczeń przy redystrybucji licencjonowanego oprogramowania

  11. Przykłady aplikacji do projektowania leków VCSC zwiększa zasoby przetwarzania o kilka rzędów i umożliwia zastosowanie istniejącego oprogramowania w stosunku do większej liczby obiektów. Przykład 1. Wirtualne ekranowanie - dokowanie organicznych elementów do biocelów. Przykład 2. molekularna dynamika kompleksów białko-ligand z wyszczególnionym modelem cząsteczek wody Użycie GPU może zwiększyć zasoby obliczeniowe od 10 do 50 w stosunku do CPU

  12. Tworzenie centrum Virtual Campus Supercomputing • I. Stawianie serwera centrum Campus virtual supercomputing • I.1 Ocena potencjalnych zasobów obliczeniowych • i wymagań dla serwera • I.2 Stawianie serwera BOINC • II. Komunikacja z właścicielami komputerów i administratorami systemu • III. Komunikacja z naukowcami obliczeniowymi • Rozpoznanie naukowców z wymagającymi-obliczeniowo • aplikacjami które dobrze pasują do przetwarzania ochotniczego. • Portowanie aplikacji do BOINC • Kompilacja aplikacji dla CPU Windows/Linux • Kompilacja aplikacji dla GPU Nvidia/ATI AMD • Ustawianie opcji BOINC (system priorytetów, limity zadań) • IV. Utrzymanie VCSC Całkowity czas na VCSC: 2-3 osobo-miesięcy

  13. PLANY (2 lata): 1) Programowanie GPU dla aplikacji I klienta BOINC – znaczący wzrost mocy obliczeniowej dla ekranowania wirtualnego I dynamiki molekularnej z wyszczególnionymi modelami rozpuszczaliników. 2) Implikacje wielu metod elastyczności białka takich jak schemar odprężonego kompleksu I dynamika białek Monte Carlo. 3) Dynamiczne modelowanie sieci ścieżek sygnałowych które musi dac wynik w postaci interaktywnego mapowania I przewidywania najbardziej obiecujących biocelów dla zadanych chorób. 4) Projektowanie leków I testowanie elementów biologicznych dla obiecujących biocelów ze ścieżki sygnałowej Wnt (pierwszy rok) ~8-10 biocelów, i Shh, Notch oraz innych białek regulujących nisze komórek macierzystych w drugim roku (10-15 biocelów). Wymaganie finansowanie 150 000$/rok: -Pensja na pełny etat dla 4 osób, hosting, cześć licencji na oprogramowanie Alternatywne źródła finansowania rozpatrywane teraz: - Granty dla małych jednostek – wymaga wykonania projektu jako niekomercyjny (we współpracy z uniwersytetami) - Sprzedaż I usługi (Ochotnicze dzielenie zysków, wstępny ogólny business plan dostępny na życzenie), Wymagane biuro, najlepiej w Maryland w USA

  14. Dziękujemy za uwagę!

More Related