Наука + Распределенные вычисления

Их можно пустить на большое дело — включить их в программу распределенных вычислений для решения различных научных проблем — т. н. ГРИД-вычислений. Одним из первых примеров таких вычислений стал широко известный проект SETI@home— поиск сигналов инопланетян в данных радиотелескопов на компьютерах добровольцах по всему миру. Помимо него есть также и множество других, более насущных научных проектов — например, известный Folding@home, ныне завершенный, который занимался обсчетом фолдинга белков — т. е. в т.ч. поиском новых лекарств от рака и других опасных болезней. Ныне его эстафету подхватил проект Predictor@home и Rosetta@home и некоторые другие проекты.

Вообще эти приложения вы вполне можете установить на свой основной компьютер, ноутбук или даже есть некоторые версии и для смартфонов под Андроидом, где они будут работать в фоновом режиме и практически никак не будут мешать вам. Но мне по ряду причин делать так не очень удобно, и потому, когда я на днях собрал из старых запчастей второй комп — решил пустить его на благое дело, благо что он все равно обошелся мне почти бесплатно, разве что пришлось блок питания докупить за 500 руб. - ну он то лишним никогда не будет.

Я вообще не люблю выкидывать старые вещи — наверное, в старости заболею синдромом Плюшкина : ) Ну а пока что, как правило, я почти всегда нахожу им полезное применение. Так что если кому надо будет подкинуть старых бросовых компьютерных запчастей для той же цели, что и у меня — обращайтесь, их есть у меня, в городе Новосибирске.

Конечно, компьютер, собранных из таких запчастей, будет не ахти (см. фото), дохлятиной он будет, если честно. Тем не менее, есть у такого варианта выделенной машины только для ГРИД-вычислений и значительные плюсы. Во-первых, в отличии от основной машины я планирую его держать включенным круглосуточно, благо, что кулеры там стоят тихие. Для нужд распределенных вычислений это может быть очень полезно, потому что большая часть компьютеров, используемых по всему миру для распредвычислений, не используются круглосуточно — люди экономят ресурсы своих основных машин, да и загружены они бывают по своему основному назначению, а значит, грид-вычисления в это время не идут. Все это приводит к суточным и сезонным провалам в обсчете научных задач, что бывает очень неудобно для ученых. Если же в сети ГРИД-вычислений будет значительное количество пусть и слабых, но постоянно задействованных машин — это будет сглаживать спады производительности ГРИД-сети и ускорять вычисления. К минусам также можно отнести повышенное потребление электричества у вас из-за такой машины — но если вспомнить, что у нас по прежнему цена на электричество одна из самых низких в мире, несмотря на усилия Чубайса — таки не такие уж это большие деньги. Если кому интересно — потреблять такой компьютер будет примерно 100 Вт в час, или 72 Квт/час в месяц. При цене в 2 руб. за Квт/час (у нас так) выходит примерно 150 руб. в месяц.

С другой, положительной стороны — все тепло, которое выделит такой постоянно работающий комп, не исчезнет в никуда, а останется в вашей квартире или доме, что в такие морозы очень даже неплохо — дополнительное отопление никогда не помешает в нашем-то климате. Если кто помнит — были ведь именно такие проекты отопления помещений криптофермами. Так что если у вас есть залежи старых компов и комплектующих — пускайте их в дело, принесите пользу всему человечеству, а заодно и квартиру обогреете. Кто знает — возможно, благодаря появлению новых лекарств, когда-нибудь это вложение спасет жизнь вам или вашим близким!

Немного конкретики и советов.

Лично я задействовал не такую и старую материнку, на которой есть в т.ч. SATA-разъемы, хотя и техника без них вполне сгодится. Винчестер использовал IDE-шный, совсем старый, на 80 Гигов. Даже и меньше сгодится — приложение весит совсем мало, как и загружаемые куски кода для обсчета, так что даже 40-Гиговые диски сгодятся. А вот памяти я сделал побольше — 3 Гига, благо что ее у меня достаточно валяется. Если кому надо — подгоню 1-Гиговых ДДР2 планок. Есть также куча приводов ДВД и СД — хотя они и не очень нужны непосредственно для целевой работы, но если у вас материнка со старыми IDE-разъемами, они таки вам тоже могут сгодится для установки некоторого ПО с дисков.

Изначально я собирался ставить ОС Линукс, ибо он меньше отжирает ресурсов и и без того слабой машины. Однако есть у меня проблема районная — часто отключают электричество, а это очень не нравится Линуксу — ломается он от этого. И хотя, как говорят знающие люди, фиксить такие поломки нет никаких проблем — я лично делать это пока не научился, да и вообще не очень умею в Линукс. Посему я поставил Виндовс7 64-битную версию, ибо все, что старее — не видит память больше 2 Гигов, чего и вам советую, если памяти в собираемой машине у вас тоже будет много.

В настоящий момент большая часть проектов распределенных вычислений в научных целях сведена в рамках менеджера BOINC — это программный комплекс для быстрой организации распределённых вычислений. Он позволяет работать на вашей машине сразу нескольким разным проектов под общим управлением, что очень удобно, потому и вам его же советую. Вот ссылка в википедии - https://ru.wikipedia.org/wiki/BOINC

Мне почему-то не удалось через него установить ни SETI@home, ни Rosetta@home — вероятно, там и без меня достаточно волонтеров, с гораздо более мощными компьютерами.

Ну это ничего — я загрузил вместо них примерно аналогичные несколько проектов https://ru.wikipedia.org/wiki/World_Community_Grid.

На случай все того же отключения электричества советую включить BOINC в автозагрузку, что позволит включать компьютер после отключения света простой кнопкой питания, не заморачиваясь дальнейшими действиями. В итоге после того, как все будет установлено, ваша выделенная машина ГРИД-вычислений будет отлично обходится без мышки, монитора и клавиатуры. Также не забудьте в настройках электропитания установить постоянную работу компьютера без экономии электричества, иначе он через некоторое время уйдет в спящий режим и вообще отключится.

Напоследок про то, зачем это все надо.

Хотя вообще в мире, особенно в развитых странах, недостатка в добровольцах, готовых помочь продвинуть науку, сейчас особо нет — все же в последние годы некоторое количество людей соблазнилось, так сказать, золотым тельцом, и перебежали из научных ГРИД-проектов в разного рода майнинг криптовалют и тому подобного, работающих по тому же принципу, что и научные ГРИД-вычисления. Сейчас же популярность крипты заметно упала, и люди стали распродавать ставшее ненужным оборудование — да вот только не особо оно и нужно, ибо устарело. Да и просто старые компы люди, бывает, выкидывают — прогресс техники не стоит на месте. А между тем — многое из того, что уже никому не нужно, на самом деле еще вполне может послужить, принести пользу всему человечеству, если использовать такое оборудование с умом. Например, корпус компьютера, что на снимке, знакомые люди собрались выкинуть на помойку — но отдали мне, он вполне сгодился, и я на базе него собрал из говна и палок старых запчастей вполне рабочий комп.

Довольно часто на Пикабу люди пишут про свои болезни, в т.ч. и смертельные — про рак в том числе. Пока мы не особо можем чем-то помочь этим людям — потому что в некоторых случаях просто еще не придумано лекарство от такой болезни или такой стадии рака. Но ведь мы должны что-то сделать, а не только сочувственные посты писать! Предлагаю организовать на Пикабу научный флеш-моб — организовать свою команду ГРИД-вычислений, и дать раку по зубам! Лично я зарегистрировался на BOINC под ником "Pikabu_team1", и приглашаю всех, кому интересна эта тема, кто готов участвовать в команде — присоединяйтесь!

Информация о проекте Rosetta@home... 2019 год

Решил составить краткий список научных достижений за прошедшую пятилетку, которые стали возможными благодаря Розетте, чтобы иметь представление, в каких направлениях сейчас ведутся работы. Так как я не специалист по биологии и медицине, попробовал начать с научно-популярных статей, благо об успехах Дэвида Бэйкера и его коллег пишут довольно много и часто, чему в немалой степени способствует широта его взглядов и талант популяризатора. Первая попавшаяся мне на глаза статья в журнале Science [This protein designer aims to revolutionize medicines and materials] оказалась довольно удачной, ибо легко читается и вместе с тем описывает своего рода революцию, которая произошла за последние годы в области предсказания структуры белка и благодаря которой стало возможным проектирование и создание искусственных белков с нужными функциями. Суть этой революции иллюстрирует ролик из данной статьи, переведенный на русский язык:

https://youtu.be/QSfntmjVtpQ

(Как оказалось впоследствии, многие публикации переведены на русский язык, но они разбросаны по всему рунету без какой-либо системы и часто с произвольными заголовками. Поэтому там, где это возможно, я буду давать ссылки на руcскоязычный вариант, а на статьи, для которых перевода не нашел, -- в первоисточнике).

Вот, например, перевод хорошей обзорной статьи из Нью-Йорк Таймс всего годичной давности: Спроектируй своё тело

http://t-human.com/news/design-your-body

Более подробно о подходе, который иллюстрирует видео, можно также прочитать в другой статье на русском (под "коллективом ученых" там подразумевается Сергей Овчинников, работающий с Бэйкером, и его коллеги): Метагеномика помогла предсказать структуры для 614 семейств белков

https://nplus1.ru/news/2017/01/20/metagenomics

В целом, основные результаты, которые мне, как неспециалисту, удалось наскрести из научных и околонаучных публикаций, датированных пятью последними годами, сводятся к следующему (пусть компетентные люди меня поправят или дополнят, если что):

----------------------------------------------------------------

- Универсальное средство против гриппа. Создан белок, блокирующий гемагглютинин -- неизменную часть вируса гриппа, которая позволяет ему проникать сквозь мембрану внутрь клетки (Пару-тройку лет назад у нас об этом писали многие центральные СМИ: [Американские ученые нашли уязвимое место вируса гриппа, Препарат HB36,6 — спасение от всех штаммов гриппа, Искусственный белок побеждает грипп] и т.д.). Препарат впрыскивали в нос мышам, зараженным смертельной дозой вируса, или вводили здоровым мышам, которых впоследствии инфицировали. Все грызуны выжили. Как пишут в статьях, по эффективности он в десять раз превосходит представленный на рынке препарат Тамифлю. К тому же действует против разных штаммов вируса гриппа, который год от года мутирует. - В ходе этих работ были также созданы короткие белки ("mini-protein binders"), которые связывают и нейтрализуют смертельно опасный нейротоксин ботулизма. В экспериментах с мышами они предотвратили проникновение токсина ботулизма в клетки мозга [Разработан ускоренный метод создания тысяч стабильных белков].

https://www.interfax.ru/world/493799

http://novayagazeta-ug.ru/article/u4949/2016/02/09/132504

https://scientificrussia.ru/articles/iskusstvennyj-belok-pob...

https://hightech.fm/2017/09/28/protein-rapid

- Создан искусственный иммуностимулирующий белок для борьбы с раком -- функциональный аналог интерлейкина-2 (IL-2), но лишенный его побочных эффектов. В модели рака толстой кишки и меланомы у мышей соединение уменьшало побочные эффекты, связанные с α-рецепторами, сильно сдерживало рост опухоли и даже устраняло опухоли у части животных. Обычные IL-2, которые давали другим мышам, не выполняли последнюю функцию. По словам эксперта, новый препарат может позволить врачам предоставлять пациентам лечение в большем объеме и на более длительные периоды, чтобы помочь иммунной системе избавиться от рака. Он также может оказаться полезным в сочетании с одобренными иммунотерапевтическими препаратами, называемыми ингибиторами контрольных точек иммунитета, которые блокируют скрытие опухолей от иммунной системы. Пока белок был протестирован только на животных, но вскоре он может быть проверен и на людях [Создан белок против рака без побочных эффектов].

https://scientificrussia.ru/articles/sozdan-belok-protiv-rak...

- Созданы искусственные белки-ферменты, разушающие глютен (клейковину) -- вещество из пшеницы, которое содержится во многих продуктах, но не переносится большим количеством людей, страдающих заболеваниями ЖКТ или обладающих повышенной чувствительностью к нему. Лекарство может приниматься перед едой и затем участвовать в процессе пищеварения. В отличие от натуральных ферментов, искусственные белки действуют только на глютен, избегая побочных эффектов, и могут достаточно долго находиться в агрессивной среде желудка, не разрушаясь сами. В ближайшее время планируется их клиническое испытание на людях [Scientists Developing Designer Enzymes to Treat Celiac Disease].

https://theceliacscene.com/synthetic-biology-designer-enzyme...

- Созданы белки-ферменты (катализаторы), способные превращать атмосферный углекислый газ в органические молекулы -- потенциальный источник для углеродно-нейтрального топлива [Computational protein design enables a novel one-carbon assimilation pathway, Unleashing the Power of Synthetic Proteins]

https://www.bakerlab.org/index.php/2015/12/01/computational-...

http://www.futurepostponed.org/blog/syntheticproteins

- Ученые смоделировали и получили искусственный белок бочкообразной формы, внутренняя полость которого может связываться с молекулой DFHBI, светящейся в связанном состоянии. Когда белок ввели в клетки, содержащие мизерную долю DFHBI, те засветились [Watch these new ‘designer proteins’ light up when they hit their target]. Этот подход позволяет разрабатывать биосенсоры для диагностики и лечения опасных заболеваний, а также для мониторинга эффективности лечения.

https://youtu.be/48u0XQz5Mrw

http://www.sciencemag.org/news/2018/09/watch-these-new-desig...

- С применением данной методики разработаны белки-сенсоры, которые могут обнаруживать очень малое присутствие опиоидного вещества фентанил, что может использоваться в медицинских целях, в борьбе с наркоманией или для контроля окружающей среды [Computational design of environmental sensors for the potent opioid fentanyl]. По заказу военных ученые вывели генномодифицированную форму цветка-сорняка Резушка Таля, в которой присутствует этот белок. Его предлагается высаживать в местах предполагаемой химической атаки, и в случае появления фентанила в воздухе трава будет светиться) [Meet the Biochemist Engineering Proteins From Scratch, Sensors for the potent opioid fentanyl].

https://elifesciences.org/articles/28909

http://discovermagazine.com/2018/nov/all-in-the-fold

Также ведется аналогичная работа над биосенсорами для афлатоксина -- смертельно опасного токсина, вырабатываемого грибами на зерновых культурах и вызывающего рак печени. Зерно должно само сигнализировать о наличии в нем опасного вещества.

- Разработаны самособирающиеся белковые контейнеры (очень точно, на атомарном уровне), способные заключать в себе нужный груз (лекарство и т.п.) для доставки в организм. Одновременно они могут нести на своей поверхности белки, способные связываться с похожими белками на определенных клетках -- принципиально новый способ доставки лекарств к клеткам без побочных эффектов для всего организма [Самособирающийся белковый икосаэдр, Designed Protein Containers Push Bioengineering Boundaries].

http://www.vechnayamolodost.ru/articles/nanotekhnologii/samo...

http://www.ipd.uw.edu/2016/07/designed-protein-containers-pu...

- Новые белковые контейнеры как средство доставки генов через организм [Evolution of a designed protein assembly encapsulating its own RNA genome]. Эти гены могли бы исправлять наследственные болезни. Они также рассматриваются как способ перепрограммировать иммунные клетки на борьбу с раком.

https://www.nature.com/articles/nature25157

- Разработаны искусственные трансмембранные белки, их удалось изготовить внутри бактерий и клеток млекопитающих -- методика, которая позволит исследователям создавать трансмембранные белки с совершенно новыми структурами и функциями [Ученые создали сложные трансмембранные белки с нуля].

https://ab-news.ru/2018/03/04/uchenye-sozdali-slozhnye-trans...

- Обнаружена связь между болезнью Альцгемейра и тау-белком, который вызывает воспалительные процессы, приводящие к повреждениям мозга. Это многообещающее открытие может привести к появлению новых форм терапии этой болезни [Открыта важная роль тау-белка в болезни Альцгеймера].

https://hightech.fm/2017/09/27/alzheimer-gene

- Кроме того, ученым удалось спроектировать и скомпилировать библиотеку многих новых стабильных пептидных структур, которые могут служить базовыми платформами для архитектуры новых препаратов. Эти методы можно использовать для собственной разработки пептидов с абсолютно произвольными формами и функциями, исходя из требований пользователя. "Мы выделили огромное количество уникальных форм, которые могут образовывать пептиды. Это буквально руководство для разработки следующего поколения лекарств", -- заявляют ученые. [Зелёный свет пептидным лекарствам].

http://t-human.com/news/green-light-to-peptide-drugs

- Получены белки, самоорганизующиеся в поверхностный слой толщиной в одну молекулу, что предполагает возможность создания новых органических антикорозийных покрытий, солнечных батарей и электронных устройств [This protein designer aims to revolutionize medicines and materials, Unleashing the Power of Synthetic Proteins].

http://www.sciencemag.org/news/2016/07/protein-designer-aims...

http://www.futurepostponed.org/blog/syntheticproteins

- Получены белки, самоорганизующиеся в белковые нити. Они могут служить основой для различных областей применения: от новых диагностических тестов до производства сверхпрочных материалов и наноэлектроники [Впервые ученые создали с нуля самоорганизующиеся белковые нити].

https://medicalinsider.ru/news/vpervye-uchenye-sozdali-s-nul...

- Подобные белки могут также быть использованы и для создания энергоэффективных белковых логических систем. Самоорганизующиеся искусственные белки могли бы быть проще и дешевле в производстве, чем кремниевая логика [Unleashing the Power of Synthetic Proteins, Programmable design of orthogonal protein heterodimers]. В конечном итоге, мы способны создать молекулярные машины [Спроектируй своё тело].

http://www.futurepostponed.org/blog/syntheticproteins

https://www.nature.com/articles/s41586-018-0802-y

http://t-human.com/news/design-your-body

- Еще одна работа, вроде на русском, но я так и и не понял, о чем она : Самоорганизующиеся циклические белковые гомоолигомеры

https://rus.sciences-world.com/self-assembling-cyclic-protei...

Конечно, эти и другие исследования, включая разработку новых методик и алгоритмов, ведутся параллельно и одновременно разными группами, но общее представление о том, что и зачем считают в Розетте, думаю, получить можно.

Благодаря распределенным вычислениям совершен научный прорыв в лечении детского рака

2016 год

Проект Help Fight Childhood Cancer (дословно: помогите в борьбе с детским раком), входящий в РВ инициативу IBM World Community Grid: благодаря собранным «с миру по нитке» (CrowdComputing?) вычислительным мощностям, сделан научный прорыв в лечении рака (конкретно одной из его разновидностей, распространенной у детей — нейробластомы).

Перевод публикации доктора Акира Накагавара.

В настоящее время благодаря успехам современной медицины порядка 80% детей с диагнозом «рак» успешно излечиваются. Но прогноз далеко не столь хорош, когда речь заходит о нейробластоме — наиболее часто встречающемся виде рака в младенческом возрасте.

Нейробластома — это опухоль периферической нервной ткани, которая часто начинает развиваться в надпочечных железах и симпатической нервной системе шеи, груди или живота. Данное заболевание весьма распространено. По данным наблюдений, в США и Японии 1 случай на 8000 детей.

Более половины выявляемых случаев этого заболевания относятся к высоко рисковой группе, в которой добиться выздоровления удается только для 30% детей. И эти показатели практически не улучшались за последние 20 лет. Так что срочно требуется разработка новых лекарств/методов лечения для этого опасного заболевания.

Наша научная команда в Онкологическом Центре г. Чиба (Япония) работала над разработкой новых лекарств для лечения нейробластомы. С помощью волонтеров, участвующих в проекте распределенных вычислений World Community Grid, мы открыли 7 перспективных кандидатов на применение в качестве новых лекарственных средств, которые потенциально можно использовать в новых методах лечения детского рака — нейробластомы. Эти лекарства-кандидаты работают по принципу выборочной активации природного механизма «самоуничтожения» только в раковых клетках нейробластомы, убивая их не затрагивая при этом обычные здоровые клетки.

Клетки нейробластомы имеют на своей поверхности рецептор, обозначаемый TrkB. Когда молекула (прим: только правильной 3d-конфигурации) присоединяется к этому рецептору и этим блокирует его работу, естественный ген, подавляющий рост опухолей p53, активизируется внутри клетки, вызывая саморазрушение клеток нейробластомы изнутри в процессе, называющимся «апоптозом». Апоптоз — это один из естественных процессов, протекающих в организме, одна из основных целей которого как раз состоит в уничтожении (саморазрушении) поврежденных или мутировавших клеток, прежде чем они сформируют опухоль. Однако работа рецептора TrkB в клетках нейробластомы подавляет (блокирует) эту естественную защитную функцию организма. Аналогичные процессы с участием TrkB происходят во многих «взрослых» видах рака, включая рак груди, легких, поджелудочной железы, простаты и кишечника, когда они переходят на стадию метастазирования (т.е. начинают распространяться по организму за пределы изначального места образования опухоли). Это означает, что эти последние открытия, вероятно, пригодятся так же и в лечении «взрослых» видов рака для борьбы с метастазами.

Наша стратегия состояла в поиске малых молекул (прим: так обычно называют относительно простые химические соединения, чтобы отличать их от наиболее сложных биологических молекул, таких как ферменты, пептидные гормоны и другие белки), которые связывались и подавляли функционирование TrkB рецепторов на раковых клетках. Счет известным химическим соединениям, которые потенциально можно использовать в медицине, сейчас идет на миллионы, поэтому синтезировать их все подряд и проверять на практике в лаборатории невозможно. Вместо этого в партнерстве с World Community Grid мы запустили проект под названием Help Fight Childhood Cancer, в котором для проведения такого поиска использовалось широкомасштабное компьютерное моделирование. В общей сложности в работе проекта приняло участие более 200 000 человек, безвозмездно предоставлявших вычислительные мощности своих компьютеров для проведения необходимых расчетов. С помощью этой огромной вычислительной мощности мы провели скрининг 3 миллионов химических соединений всего за 2 года — что на одиночном компьютере заняло бы порядка 55 000 лет непрерывной работы (прим: речь идет о суммарном чистом процессорном времени моделирования), и позволило выявить 7 веществ-кандидатов в лекарства для более подробного изучения.

После дополнительного лабораторного тестирования мы обнаружили (прим: результат уже подтвердили на практических экспериментах!), что эти 7 кандидатов очень эффективны в уничтожении опухолей нейробластомы на подопытных мышах — даже в очень малых дозировках и без серьезных побочных эффектов. Данные результаты были опубликованы в рецензируемом научном журнале «Cancer Medicine» в январе 2014 г.

На основании этих очень обнадеживающих исследований в данный момент мы ищем партнера среди фармацевтических компаний для дальнейшей совместной работы по тестированию и сертификации в качестве лекарственного средства.

Этот прорыв в исследованиях стал возможен благодаря поддержки тысяч волонтеров со всех уголков мира, предоставлявших вычислительные мощности через проект распределенных вычислений World Community Grid. От лица нашей исследовательской команды я хотел бы поблагодарить от самого сердца всех волонтеров World Community Grid принимавших участие.

Автор: Акира Накагавара (доктор медицинских наук, президент Онкологического Центра г. Чиба, Япония)

Конец перевода. https://secure.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArtic...

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cam4.175/full

Оригинал пресс-релиза, с которого делался перевод, доступен по ссылке: New hope in the fight against childhood cancer Желающие более детально ознакомиться с исследованием могут воспользоваться ссылкой на полную научную статью опубликованную в журнале Cancer Medicine: Identification of novel candidate compounds targeting TrkB to induce apoptosis in neuroblastoma

Несмотря на то, что описанные результаты были получены около года назад, до готового лекарства в продаже еще далеко. На Западе путь от научного результата, подтверждающего эффект, до лекарства в свободной продаже, занимает от 2–3 лет в лучшем случае, и до 5–7 лет в сложных. А в случае с результатами открытых РВ вычислений — это дополнительно осложняется слабым интересом/мотивировкой фармацевтических компаний. Из-за того, что исследование было некоммерческое (лаборатория работает на правительственный гранты, РВ сеть — добровольные пожертвования волонтеров), такое лекарство нельзя запатентовать и «снять сливки». Точнее лекарство (бренд) запатентовать можно, но вот основное действующее вещество и схему его применения — нет. Так что любая другая компания сможет выпускать дешевые аналоги (под своими названиями и брендами), не неся при этом больших первоначальных затрат на выведении нового лекарства на рынок как первая.

BOINC или как можно помогать современной науке.

Лет 10 назад, я как давний фанат астрономии и фантастики, подсел на програмулину, которая вместо скринсейвера включала на моем PC обработку массивов данных для научной программы по поиску внеземных цивилизаций SETI. Процессор шуршал, на экране отображались произвольные псевдонаучные картинки, время от времени она подкючалась к инету и обменивалась данными с общей базой. В итоге, я пальцем об палец не ударяя помогал ученым выискивать в космических радиоволнах сигналы, которые могут оказаться исскуственными.:)

На днях я попытался установить эту програмульку снова, узнал, что теперь она обслуживается программой BOINC http://boinc\berkeley.edu/download\php, и увидел, что теперь помимо SETI там десятки научных программ!

Каждый из нас может установить у себя BOINC, выбрать привлекательный в его глазах проект (или 2 и больше) и, вместо простоя, наш процессор будет помогать ученым просчитывать мириады вариантов в их реально сложнейших задачах - там, где ученые какой-нибудь лаборатории могли выставить для решения задачи 40-80 компьютеров и потратили бы десятки, а то и сотни лет на рассчеты, даже с учетом мощности современных компьютеров, теперь они тратят на задачу по 1-2 года, благодаря десяткам и сотням тысяч пользователей по всему миру, которым не жалко потратить 5 минут на установку BOINC, который для обычного пользователя не отличается ни чем от любого скринсейвера, разве что изредка интернет требует, да скромное место на винте (у меня пока больше 100 мег не кушал).

Программ там полно, я пока выбрал старую SETI и программу по борьбе с малярией в Африке. Есть программа просчета земного климата, физические лаборатории, там всего навалом, ссылки на сайты этих программ и различные статистические программы есть на том же сайте http://BOINC\berkeley\ed.

Прошу, расскажите своим френдам о BOINC, на статистичекой карте используемые в BOINC ресурсы небольшой Норвегии равны BOINC ресурсам всей России, про Украину я вообще молчу. Давайте поможем ученым, жаль, когда мощнейшие процессоры на наших компах простаивают. :)

Кстати, может кто знает про аналогичные проекты у нас?

Как стать компьютерным донором

Ученые из Института проблем передачи информации РАН внедряют в общество новую технологию: использование ресурсов персональных компьютеров обычных граждан для сложнейших вычислений научных проектов. При этом пользователи самостоятельно выбирают проекты, которым они хотят помочь, опираясь исключительно на презентацию проекта в сети и репутацию их авторов. Время, когда ученые должны убедить людей в важности их работы, рассказывая о ней понятным человеческим языком, наконец-то настало!

О новой технологии и о том, как принять участие в проекте ученым и интернет-пользователям, нам рассказал ведущий научный сотрудник Института проблем передачи информации РАН, председатель российского отделения «International Desktop Grid Federation» Михаил Посыпкин.

Михаил, в чем состоит идея добровольной помощи науке через персональные компьютеры?

http://desktopgridfederation.org/

Идея состоит вот в чем. Когда вы работаете на своем компьютере ― с документами или в интернете ― ваш компьютер, как правило, загружен только на некоторую часть своей мощности, обычно не больше 5-10 процентов. В этом легко убедиться, открыв монитор производительности при помощи комбинации клавиш «ctrl-alt-del» и активации соответствующего пункта списка. Я уже не говорю про те ситуации, когда компьютеры включены, но за ними никто не работает ― например, обеденные перерывы. Также нередко компьютеры оставляют включенными на ночь, и они «работают вхолостую». А любой свободный ресурс, будь то центральный процессор, оперативная или дисковая память, может быть предоставлен ученым для выполнения полезных и нужных науке и обществу расчетов. Так как понятие «износ ресурса» в данном случае практически отсутствует, то предоставляя свободную мощность своего ПК для расчетов, пользователь практически ничего не тратит.

Как интернет-пользователи могут принять участие в таком проекте?

Предоставить ресурс своего компьютера кому-либо можно при помощи сети интернет и технологии «Грид-систем из персональных компьютеров» (ГСПК). Существует несколько систем для добровольных вычислений. Это BOINC, XtremeWeb-HEP, OurGrid, Condor и другие. Наиболее популярная и занимающая сейчас практически весь сегмент добровольных вычислений ― система BOINC.

http://boinc.ru

Пользователь, который желает помочь развитию науки, просто подсоединяется к заинтересовавшему его научному проекту, список которых есть на сайте системы. Для этого на своем компьютере необходимо установить специальную программу ― клиентскую часть системы BOINC, это очень легко. После чего пользователь может указать адрес одного или нескольких проектов, в которых он решил принимать участие. Далее клиент подключается к серверу проекта, и на компьютер пользователя по сети начинают поступать и выполняться задания. Другими словами, с сайта проекта на ПК пользователя скачивается исполняемый файл приложения, затем скачиваются исходные файлы с данными, которые нужно обработать. После этого, как правило, запускается несколько экземпляров приложения с соответствующими входными данными. Каждый файл входных данных называется «Work unit» ― расчетный блок. Задача, решаемая в проекте, содержит обычно достаточно большое число таких блоков. После обработки расчетного блока формируется файл результата, который отсылается обратно на центральный сервер проекта. Далее задача сервера ― обработать результаты, полученные от пользователей. Он должен свести их воедино и предоставить информацию конечному потребителю ― автору проекта.

Схема работы программного обеспечения BOINC

Кстати об авторах проектов. Что нужно ученому, чтобы организовать свой проект добровольных вычислений?

Ну, во-первых, иметь компьютер и постоянное подключение к интернету. Это не обязательно должен быть мощный сервер, достаточно недорогого сервера самой простой конфигурации. Причем этот компьютер должен иметь внешний IP –адрес, что делает доступным подключение клиентов из любого конца планеты. Как правило, с получением сервера и внешнего IP-адреса в научных учреждениях проблем не возникает.

Затем автор проекта должен установить на этом сервере программное обеспечение BOINC. Необходимое обеспечение и документация разработчика имеется на сайте BOINC. Это несколько программ, которые будут периодически запускаться на данном сервере. Серверное обеспечение BOINC будет эти программы вызывать и запускать. Их задача как раз - сформировать работу, раздаваемую клиентам – донорам ресурсов, а затем обработать полученные результаты.

Затем ученому необходимо собственно разработать и запрограммировать BOINC-проект. Ведь поскольку речь идет о конкретной задаче, известной только автору проекта, естественно, что никто за него проект не напишет.

Сам процесс разработки проекта для BOINC ― достаточно трудоемкое мероприятие, требующее определенной программисткой квалификации. В этой связи российское отделение Международной федерации Грид-систем из персональных компьютеров (готово оказывать помощь. В нашу задачу входит поддержка отечественных разработчиков распределенных приложений. Если у кого-то из них возникает желание создать такой проект, то мы помогаем советами, оказываем консультации по технологии, а в некоторых случаях предоставляем свои мощности для размещения проектов. У нас такой опыт уже есть с Иркутском, а как раз сейчас мы сотрудничаем с механико-математическим факультетом МГУ ― создаем проект для решения совместными усилиями одной важной математической задачи.

А зачем разбивать вычисления на множество маленьких подзадач? Не проще ли большую задачу сразу посчитать на суперкомпьютере? И как определить ученому, с помощью какого ресурса эффективнее посчитать ту или иную задачу ― с помощью ГСПК или используя суперкомпьютер?

Добровольные вычисления применимы к классу очень тяжелых задач, которые требуют огромного процессорного времени на расчеты, и которые можно разделить на много маленьких подзадач. То есть это те задачи, с которыми в одиночку справился бы только суперкомпьютер. Но тут надо учитывать, что любой суперкомпьютер, даже такой мощный, как, например, недавно установленный в МГУ «Ломоносов», вынужден делить эту мощность между большим числом потребителей. И естественно, нет возможности предоставить его в монопольное использование какой-то исследовательской группе. Поэтому пользователь все равно получает только часть ресурса, так называемую квоту. И вот эта квота, конечно же, заметно скромнее декларируемой мощности суперкомпьютера. Поэтому если сравнивать добровольные вычисления и суперкомпьютеры, то вычислительный ресурс, который можно получить с помощью добровольных вычислений, не уступает типичной квоте, а нередко и превосходит ее.

Но есть важный момент, который необходимо понимать. Помимо процессорной мощности и оперативной памяти важную роль играет скорость передачи данных между вычислительными узлами. Как правило, суперкомпьютеры обладают высокоскоростной сетью для передачи данных. То есть процессоры могут обмениваться друг с другом информацией, причем делают это на очень высоких скоростях. У добровольных вычислений такой возможности нет. Клиенты взаимодействуют через центральный сервер проекта. Это единственный способ взаимодействия, непосредственно между собой они не могут взаимодействовать. Также есть различия и в гарантии предоставления ресурса. Добровольные вычисления опираются на ресурсы компьютеров частных лиц и организаций, которые не подписывают договоров и гарантий услуг, и естественно, эти люди могут в любой момент, например, выключить компьютер, иногда на несколько дней. И получается такая ситуация: компьютер получил задачу, его выключили, через три дня включили, и он продолжил расчеты. Но три дня эта подзадача была неактивна! И в этой ситуации происходит дублирование ― задачу пересылают еще кому-то. Конечно, это неэффективно. Конечно, на суперкомпьютерах так не делается, потому что есть гарантия того, что на протяжении определенного времени выделенный ресурс будет полностью в вашем распоряжении. То есть если ваша задача чувствительна к высокоскоростной передаче данных, если вам требуется полная доступность процессоров на каком-то интервале времени, то, безусловно, такие задачи необходимо решать на суперкомпьютерах. Но есть очень много задач, которым это не нужно. Они распадаются на абсолютно независимые подзадачи, которые можно рассчитывать на разных машинах, и им совершенно необязательно взаимодействовать. Вот тогда можно задействовать гораздо более дешевый ресурс – ресурс простаивающих мощностей интернет-пользователей. Это позволит разгрузить ресурсы суперкомпьютеров для выполнения целевых вычислений.

Суперкомпьютер "Ломоносов"

А сами научные группы оплачивают участие своих проектов в распределенных вычислениях? Скажем, есть ли какая-та плата за размещение проекта на сайте BOINC? А за пользование ресурсом суперкомпьютера?

Нет, исследователи практически никогда напрямую не оплачивают те компьютерные ресурсы, которые им предоставляют на суперкомпьютерах. Но надо понимать, тем не менее, что эти ресурсы стоят очень дорого. Это большие затраты на разработку, сборку, администрирование суперкомпьютера и поддержание его работоспособности, которые ложатся тяжелым бременем на бюджет любого учреждения. Что же касается ГСПК ― то фактически все затраты сводятся к поддержанию одного сервера. Причем совсем не обязательно, чтобы этот сервер был целиком выделен для расчетов этого проекта. В нашей практике мы используем виртуальные машины. То есть на одном сервере размещается несколько проектов. Естественно затраты на содержание здесь минимальны. Это может позволить себе практически любой коллектив, и затраты бюджета учреждения здесь примерно равны затратам на поддержание одного персонального компьютера.

Есть ли уже примеры подобных успешных российских проектов?

Российских проектов пока что очень мало, потому что их создание началось совсем недавно. Самые известные ― это SAT@home, Gerasim@home и Optima@home. Из международных проектов хотелось бы отметить проект Climateprediction.net, посвященный численному моделированию климатических процессов. Интересные результаты получены в рамках проекта Einstein@Home: в результате анализа сигналов из космоса были обнаружены новые звезды ― радио-пульсары. Много проектов в области биоинформатики. Например, в рамках проекта Rosetta@home производится расчет конформаций белковых соединений, имеющих важное значение при разработке лекарств.

В нашем совместном проекте с Иркутском SAT@home математическая часть сделана учеными из Иркутска из группы Семенова Александра Анатольевича, мы же помогли консультациями по разработке и развертыванию BOINC-проекта ПО и предоставили сервер для размещения проекта.

А пользователь может выбрать, в каком проекте принимать участие?

Да, он имеет такую возможность. Когда вы устанавливаете программное обеспечение BOINC, вам предоставляется список проектов, из которых можно выбрать. Кроме того, информация о BOINC-проектах может быть получена со специальных статистических сайтов.

Пользователь может выбрать не один проект, а несколько. Обычно такой выбор осуществляется на основе анализа описания. Если пользователю кажется, что решаемая в рамках проекта задача научно значима, то он его предоставляет вычислительный ресурс своего ПК. К тому же, когда пользователь подключается к проекту, он доверяет разработчику. То есть он принимает, что, если автор проекта декларирует, что идет расчет генома или, допустим, вакцины от рака, значит, в действительности идет расчет именно этих данных. Это исключительно вопрос доверия к научной репутации автора проекта.

И это также очень хороший пример взаимодействия между учеными и обществом. Пользователь сам определяет, какой коллектив поддерживать, а какой нет, опираясь на экспертные оценки других исследователей, на серьезность публикаций. То есть он оценивает сам, как эксперт, но без вмешательства государства. И для ученых это совсем нетривиальная задача – убедить людей в том, что проект нужный, рассказать о нем простым и понятным языком.

А как пользователю определить, сколько компьютерных ресурсов ему лучше предоставить, чтобы и пользу принести, и компьютер не завис в расчетах, а исправно работал?

Вообще загрузка определяется опытным путем в зависимости от того, насколько люди заинтересованы в предоставлении ресурсов. Причем вы не даете весь ресурс вашего компьютера, вы даете только ту часть, которую вы хотите дать. Когда вы работаете, целесообразно предоставлять не более 50%, тогда это не отразится на вашей работе. Если же вы хотите поиграть в какую-то компьютерную игру, тогда лучше вообще выключить проект, потому что компьютерная игра – это ресурсоемкое приложение, и оно будет конфликтовать с расчетами. В ночное время или в перерыв можно предоставить для расчета даже 100% ресурса. Но вообще, добровольцы загораются идеей считать больше. Я знаю, многие даже специально покупают компьютеры, которые отдают именно для добровольных вычислений. Люди таким образом даже соревнуются между собой.

За «карточку почетного донора»?

Именно! Есть статистические сайты, которые учитывают, кто, сколько ресурсов предоставил. При расчете проекта пользователю начисляются определенные очки. Они накапливаются, и если у какого-то пользователя их много, он сразу выделяется из общей массы. То есть присутствует элемент соревновательности. Это и мотивирует людей вкладывать собственные средства в покупку техники, чтобы предоставить ее для расчета проектов. Сейчас есть проекты, в которых хорошим тоном считается упоминание в публикациях имен или «ников» пользователей, которые предоставили свои мощности для расчетов. Иногда пользователям-лидерам выдают сертификаты в рамочках.

Как вы считаете, какой технологии принадлежит будущее при расчете ресурсоемких задач: суперкомпьютерам, облакам, обычными гридам или ГСПК?

ГСПК демонстрируют реальную производительность, измеряемую сотнями терафлопсов и сводят к минимуму затраты на создание распределенной среды. Но плюсы есть, конечно, у всех вышеназванных систем. Видимо правильно говорить о том, для каких задач целесообразно применять те или иные системы. А также об их интеграции между собой. В этом направлении плодотворно работает коллектив из Венгерской академии наук под руководством Питера Качука. Немало сделано и в нашем отделе в ИППИ РАН, руководимым профессором А.П. Афанасьевым. То есть сейчас ведутся исследования именно в направлении того, чтобы различные высокопроизводительные системы не существовали отдельно, не конкурировали, а взаимодействовали и взаимодополняли друг друга. Именно за такими разработками будущее.

Распределенные вычисления (от bazzilic)

Многие из вас, дорогие друзья, наверняка пользуются p2p сетями (ed2k, GNUTELLA, bitTorrent, etc.), но немногие из вас, думаю, знают о том, что p2p сети используются еще для очень многих вещей. И вот об одной из них мне и хочется вам рассказать. А называется это вещь распределенные вычисления.

Существует множество очень ресурсоемких задач, таких, что решение их на самых мощных современных суперкомпьютерах и вычислительных кластерах заняло бы сотни, а то и тысячи лет. А теперь нажмите ctrl+alt+del и посмотрите на загруженность своего процессора. Скорее всего она не превышает 5%. И у меня как правило не превышает. А таких как я и вы миллионы. Так почему бы не использовать такую чертову пропасть простаивающих вычислительных мощностей??? Вот так и появились распределенные вычисления. Суть в следующем: есть сервер, который раздает задания, а есть клиенты (это мы), которые их принимают и считают, а потом возвращают результаты подсчетов. Собственно, от нас требуется установить программу-клиент, которая будет все делать сама и будет использовать свободные в данный момент мощности компа.

Чтобы пользователю было не скучно, эти клиенты показывают красивые картинки, иллюстрирующие их работу. Часто их можно использовать в качестве скринсейвера.

Основные направления этих вычислений - математические, физические, информационные технологии и биологические.

Математические - это на любителя. Эти, как правило, занимаются тем, что ищут какие-нибудь огромные простые числа, корни каких-нибудь уравнений и т.д. Единственное (на мой взгляд), зачем стоит этим заниматься (если, конечно, это не вызывает у вас интереса) - за некоторые из этих достижений всякие фонды дают немалые вознаграждения. Например, тот, кто найдет простое число, в котором более 1e7 разрядов получит $100 000.

Представители математических систем: Fermat, GIMPS, NFSNet, Seventeen or Bust.

Физические - это тоже на любителя. Здесь, как правило, воспроизводят разнообразные молекулярные процессы (лично для меня - не очень интересно). Есть, правда, пара очень интересных проектов. Это ClimatePrediction и SETI@home. ClimatePrediction (проект BBC) занимается предсказанием погоды вперед на 50 лет, используя современные методы прогнозирования погоды (одна из целей - проверить состоятельность нынешних методов). SETI@home занимается поиском внеземных цивилизаций :) Да-да, вы не ослышались. Они исследуют космический шум, постоянно записываемый радиообсерваторией в Аресибо. Предполагается, что сигналы, исходящие от инопланетных рас, будут распределены по гауссиане, вот люди и ищут. Параллельно, они еще много чего, связанного с этим шумом изучают.

Представители физических систем: ClimatePrediction, SETI@home, Einstein@home, LHC@home, Muon, uFluids.

Информационные технологии. Здесь есть кое-что очень интересное, хотя проектов на эту тему не так много. Есть несколько проектов, связанных с методами хеширования (точнее с поиском ключей по хешу), один из которых заслуживает особого внимания. Это Rainbow Crack - проект, создающий таблицы, в которые будут записаны все возможные пароли и соответствующие им хеши по всем распространенным в мире алгоритмам хеширования (!). Осознаете размах?

Представители систем на тему информационных технологий: DIMES, Distributed.net, Rainbow Crack.

Бологические - на мой взгляд, это самые полезные. В основном они занимаются моделированием белковых процессов в поисках лекарств от/методов борьбы с раком, СПИДом, болезнью Альцгеймера и другими смертельными и неизлечимыми болезнями. По-моему, если участвовать в каком-либо проекте, то в одном из этих.

Представители биологических систем: Folding@home, Cancer Research Project, Rosetta@home, World Community Grid.

http://distributed.ru/

Участие добровольцев в изучении редкой болезни Зика (Zika) с помощью распределенных вычислений

Команда OpenZika добавляет новые ресурсы для продолжения массивного анализа данных

Автор: исследовательская группа OpenZika

20 декабря 2018 г.

(Переведено с помощью гугл переводчик)

Резюме

Новые исследовательские модели, новый студент, новые публикации, новое сотрудничество и постоянный анализ данных - все это подробно описано в этом всеобъемлющем обновлении исследовательской группы OpenZika.

Текущая лабораторная работа

Исследовательская группа доктора Каролины Андраде, LabMol, работает над анализом данных, сгенерированных проектом OpenZika. Доктор Мелина Моттин ведет эту задачу.

Мы анализируем виртуальный экран от OpenZika против белка ZIKV NS5, ключевого вирусного фермента, который необходим для созревания вируса и формирования инфекционных вирусных частиц. Полноразмерный белок NS5 содержит два домена, представляющих две разные мишени: метилтрансферазу NS5 и полимеразу NS5. NS5 метилтрансферазный домен метилирует или присоединяет метильные (CH3) радикалы к структуре крышки РНК; и NS5-полимеразный домен синтезирует вирусную РНК и, таким образом, важен для выживания ZIKV и установления инфекции в клетках-хозяевах.

Нам помогают другие бразильские исследователи, которые помогают анализировать большие данные, генерируемые расчетами стыковки из World Community Grid. Профессор Рузвельт Алвес да Силва (Федеральный университет Гояс), д-р Жоао Х. Мартинс Сена (Фонд Освальдо Крус, FIOCRUZ) и доктор Педро Торрес (Кембриджский университет) помогают доктору Моттину и команде LabMol справиться с массовыми количество данных, которые мы генерировали. Кроме того, д-р Моттин обучает нашего нового магистра, Бруну Соуза. Она уже анализирует данные и готовит отчеты.

Кроме того, мы подготовили капсидные белки (из вирусов Зика, Денге и Западного Нила), чтобы «накормить зверя» (то есть, чтобы продолжать создавать рабочие места для стыковки, которые вы все нам интересуете), и выполнить расчеты по стыковке. Капсидные белки флавивируса не имеют ингибиторов, которые совместно кристаллизуются, поэтому мы выполнили предсказание связывания карманных структур капсидной структуры ZIKV. Были определены два обязательных кармана. Затем мы представили стыковочные работы, связанные с карманом 1 и 2 капсидного белка, с базой данных ZINC15 (содержащей 30,2 миллиона соединений).

Доктор Моттин посещает доктора Экинса

(Слева направо) Члены лаборатории фармацевтических препаратов Сотрудничества Кимберли Цорн и доктор Томас Лейн; Доктор Мелина Моттин из LabMol; и со-главный исследователь доктор Шон Экинс на фото в лаборатории Collaborations Pharmaceuticals в Северной Каролине

Доктор Моттин провел почти месяц в качестве приглашенного исследователя в лаборатории доктора Шона Экинса в Северной Каролине. Она работала над моделями Байеса и Случайного леса для Зики, денге и Эболы, используя общедоступные данные. Основная цель этой работы состояла в том, чтобы разработать и внедрить эти модели, чтобы помочь повысить эффективность окончательного выбора соединений для тестирования на вирусы. (Например, мы можем построить модель машинного обучения для Zika и связанных с ней флавивирусов, которая может помочь предсказать, какие соединения с большей вероятностью будут иметь активность целых клеток, что дополнит нашу целевую стыковку в OpenZika.) Модели теперь оптимизируются с помощью новые наборы данных, полученные из литературы и баз данных, таких как ChEMBL и PubChem, для создания новых и более надежных моделей машинного обучения для прогнозирования активности вирусов Зика и денге.

Недавно обнаружены новые ингибиторы-кандидаты

Недавно мы закончили анализ виртуального экрана от OpenZika в отношении протеазы ZIKV NS2B / NS3, ключевого вирусного фермента, необходимого для созревания вируса и формирования инфекционных вирусных частиц. Приблизительно 6 миллионов соединений были состыкованы с протеазой ZIKV, за которыми следовали стыковочные фильтры на основе взаимодействия, чтобы найти соединения, которые, как было предсказано, хорошо пристыковались к аллостерическому сайту. Затем мы использовали модели машинного обучения в качестве фильтров (наш набор байесовских моделей, которые предсказывают микросомальную стабильность печени мыши, отсутствие цитотоксичности и растворимости). В конечном итоге мы визуально проверили способы связывания лучших 318 соединений и сузили их до 27 кандидатов. Эти кандидаты будут куплены и затем проанализированы нашими сотрудниками, чтобы определить их эффективность в ингибировании протеазы, а также их эффективность в клеточных анализах.

Мы также проанализировали результаты стыковки, касающиеся базы данных Chembridge (~ 1 млн. Соединений) против полимеразы NS5 (сайты РНК и NTP) и метилтрансферазы NS5 (активные сайты, SAM и GTP), а также геликазы NS3 (сайты ATP и РНК). Мы отфильтровали соединения с лучшим рейтингом по разработанным моделям ZIKV QSAR и провели медицинский химический осмотр отфильтрованных соединений, отобрав всего 33 соединения. Следующими шагами будет заказ этих соединений и их экспериментальное тестирование (Рисунок 1).

Рисунок 1. Рабочий процесс экспериментов по виртуальному скринингу, выполненных для геликазы NS3, полимеразы NS5 и метилтрансферазы NS5 с использованием базы данных ChemBridge (~ 1 миллион соединений)

Предстоящие и недавние публикации

Недавно мы опубликовали обзорный документ под названием «Вычисление лекарств для вируса Зика». Этот документ был опубликован в специальном выпуске Бразильского журнала фармацевтических наук. В этой статье мы кратко излагаем текущие усилия по поиску вычислительных лекарств и их применение для обнаружения лекарств против ZIKV. Мы также представляем успешные примеры использования вычислительных подходов к открытию лекарств ZIKV, включая наш проект OpenZika.

В ноябре мы опубликовали основной обзор под названием «A – Z of Zika», в журнале «Drug Discovery Today». Это всесторонний обзор недавних достижений в усилиях по открытию лекарств ZIKV, в которых подчеркивается репозиционирование лекарств и соединений с компьютерным контролем, включая недавно обнаруженные ингибиторы вируса и клетки-хозяина. Также описываются и обсуждаются перспективные молекулярные мишени ZIKV, а также мишени, принадлежащие клетке-хозяину, как новые возможности для открытия лекарств ZIKV. Все эти знания не только важны для продвижения борьбы с вирусом Зика и другими флавивирусами, но и помогут научному сообществу подготовиться к следующей возникающей вирусной вспышке, на которую нам придется реагировать.

Д-р Экинс, д-р Андраде и д-р Моттин вместе с другими исследователями недавно опубликовали обзорный документ «Высокая пропускная способность и вычислительная перепрофилирование для забытых болезней», принятый в журнале Pharmaceutical Research. В этой статье описываются усилия по перепрофилированию многих лекарств, предпринимаемые в разных лабораториях по всему миру в попытке найти способы лечения многих тропических болезней.

Результаты проекта OpenZika были представлены на 256-м Национальном собрании ACS 19-23 августа в Бостоне, штат Массачусетс, США. Д-р Моттин выступил с устной презентацией и представил плакат под названием «OpenZika: обнаружение новых противовирусных кандидатов против вируса Зика» на сессии «Хемоинформатические подходы для улучшения обнаружения лекарств на основе натуральных продуктов».

Доктор Моттин, представляя в ноябре

Д-р Моттин также выступил с устной презентацией «Применение молекулярной динамики для обнаружения лекарств от вируса Зика и Schistosoma mansoni» на встрече по инициативе Южной Америки по сотрудничеству в области молекулярного моделирования (SAIMS), которая состоялась в Институте Пастера, Монтевидео, Уругвай, 4 ноября. 7. Встреча была отличной возможностью для обмена опытом и сотрудничества с южноамериканскими исследователями, которые работают с Zika.

Прошлые публикации и пропаганда

Доктор Шон Экинс представил плакат на «Симпозиуме клеток: новые и вновь появляющиеся вирусы» 1-3 октября 2017 года в Арлингтоне, штат Вирджиния, США, на тему «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика».

20 октября 2016 года была опубликована наша статья о забытых тропических заболеваниях PLoS, «OpenZika: проект всемирного сетевого сообщества IBM для ускорения обнаружения вируса Зика», и ее уже просмотрели более 5200 раз. Любой может получить доступ и прочитать эту статью бесплатно. Другой исследовательский документ «Иллюстрирование и моделирование гомологии белков вируса Зика» был опубликован в F1000Research и просмотрен> 4200 раз.

Мы также опубликовали исследовательский документ под названием «Моделирование молекулярной динамики геликазы Zika Virus NS3: анализ активности сайтов связывания РНК» в октябре 2017 года в рамках специального выпуска по флавивирусам для журнала Biochemical and Biophysical Research Communications. Это исследование геликазной системы NS3 помогло нам узнать больше об этой многообещающей цели для блокирования репликации Zika. Результаты помогут нам проанализировать, как мы анализируем виртуальные экраны, которые мы выполняли на геликазе NS3, и моделирование молекулярной динамики создало новые конформации этой системы, которые мы использовали в качестве целей на новых виртуальных экранах, которые мы выполняли в рамках OpenZika.

Новые Сотрудничества

Эти статьи и презентации помогают привлечь дополнительное внимание к проекту и стимулируют формирование новых коллабораций.

Мы начали очень важное сотрудничество с Центром инноваций в области биоразнообразия и обнаружения наркотиков (CIBFar), координируемым профессором Glaucius Oliva, который находится в Университете Сан-Паулу (USP), Бразилия, Институт физики Сан-Карлоса (IFSC). Основной целью этого сотрудничества является тестирование наших соединений непосредственно в ферментных анализах с белками вируса Зика. Наши выбранные соединения проходят тестирование, чтобы определить, могут ли они связываться с геликазой NS3 с использованием метода дифференциальной сканирующей флуоресценции (DSF) и / или могут ли они ингибировать АТФазную активность этого белка.

Другое сотрудничество было начато с бразильской группой, работающей над полусинтетическими и натуральными продуктами, во главе с профессором Луисом Октавио Регасини из Департамента химии и наук об окружающей среде Государственного университета Сан-Паулу (UNESP) и профессором Аной Каролиной Гомеш Жардим из Институт биомедицинских наук, Федеральный университет Уберландии (UFU), эксперт-вирусолог в проведении фенотипических анализов (клеточных анализов) с вирусами. Они проверяют библиотеку природных и синтетических соединений, которые включают флавоноиды, алкалоиды и диариламины, чтобы оценить их противовирусный потенциал против инфекции ZIKV in vitro. Для обнаруженных экспериментальных хитов мы выполняем расчеты стыковки, используя AutoDock Vina с белками ZIKV, используя те же протоколы и модели, которые мы разработали в проекте OpenZika. Результаты этого сотрудничества записываются в исследовательской работе, которая вскоре будет передана в научный журнал для публикации.

Доктор Шон Экинс продолжает сотрудничество с доктором Скоттом Ластером и доктором Фрэнком Шолле в Университете штата Северная Каролина для изучения флавивирусов. У них есть доступ к клеточным анализам на наличие бляшек для этих вирусов. Мы также оценивали несколько натуральных продуктов, которые они определили, чтобы предсказать потенциальные цели в Zika и оценить их экспериментально в лабораториях наших сотрудников, описанных выше.

Новый член студенческой команды

Как упоминалось выше, доктор Андраде нанял нового аспиранта Бруну Соуза для работы над проектом OpenZika. Она начала работать в лаборатории доктора Андраде в марте 2018 года, и она очень увлечена изучением и сотрудничеством в этом проекте. Она является волонтером проекта OpenZika с устройством Android и пригласила студентов и преподавателей аспирантуры, во время занятий и через ее личные социальные сети, принять участие в проекте. Она присоединяется к звонкам OpenZika с World Community Grid.

Бруна Соуза и ее автор в IX Школе молекулярного моделирования в биологических системах в Петрополисе, Рио-де-Жанейро, Бразилия

Она представила свои новые результаты в презентации, озаглавленной «Вычислительные и экспериментальные стратегии для идентификации протеазных и геликазных белков вирусов денге и вирусов Зика». Она была выбрана для участия в IX Школе молекулярного моделирования в биологических системах (IX EMMSB), 20-24 августа, в Национальной лаборатории научных вычислений (LNCC) в Петрополисе - Рио-де-Жанейро, Бразилия.

Бруна и ее вторая постерная презентация на XV Конгрессе исследований UFG, Гояния, Бразилия.

Она также представила плакат под названием «Исследования молекулярной стыковки нового соединения диариламина, активного против репликации вируса Зика». 15-17 октября она участвовала в XV Конгрессе исследований, преподавания и расширения Федерального университета Гояса (UFG), где она представила плакат под названием «Молекулярная стыковка производного антраниловой кислоты против белков Zika».

Состояние расчетов

В общей сложности мы представили почти 6,8 миллиарда рабочих мест для стыковки, в которых участвовало 427 различных целевых сайтов. На наших первых экранах использовалась более старая библиотека из 6 миллионов коммерчески доступных соединений, а в наших текущих экспериментах используется новая библиотека ZINC15 из 30,2 миллиона соединений. Мы уже получили примерно 6,3 миллиарда таких результатов на нашем сервере. (Напоминаем, что между выполнением расчетов на машинах нашего добровольца и получением результатов существует некоторая задержка, поскольку все результаты в «пакете» из примерно 10 000–50 000 различных стыковочных работ необходимо вернуть в World Сетка сообщества, реорганизованная, а затем сжатая перед отправкой на наш сервер.)

До настоящего времени,> 80 000 добровольцев, которые пожертвовали свои свободные вычислительные мощности OpenZika, дали нам расчеты на стыковку> 63 023 года ЦП, в настоящее время в среднем 66,3 года ЦП в день! Спасибо всем большое за помощь!

За исключением нескольких отставших, мы получили все результаты для наших экспериментов, которые включают стыковку 6 миллионов соединений против NS1, NS3 helicase (как сайта связывания РНК, так и сайта ATP), NS5 (как доменов РНК-полимеразы, так и доменов метилтрансферазы) NS2B / NS3 протеаза и капсид (связывающие карманы 1 и 2).

Спасибо всем волонтерам, которые отдают свое неиспользованное компьютерное время этому проекту! Мы ценим вашу помощь!

https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/...

http://www.scielo.br/pdf/bjps/v54nspe/2175-9790-bjps-54-spe-...

https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.06.014

http://www.acs.org/bostoninfo

http://www.cell-symposia.com/emerging-viruses-2017/

http://journals.plos.org/plosntds/article?id=10.1371%2Fjourn...

http://cibfar.ifsc.usp.br/english

http://www.researcherid.com/rid/http:/www.researcherid.com/r...

https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle....