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GPUGRID

Aus SETI.Germany Wiki

Version vom 21. Mai 2010, 10:33 Uhr von Roundup (Diskussion | Beiträge) (Simulation der weiten Öffnung der HIV-1 Protease)
GPUGRID
GPUGRID
Ziel:Führe biomolekulare Simulationen auf deiner Grafikkarte durch
Kategorie:Biologie
Homepage:http://www.gpugrid.net
Betreiber:University Pompeu Fabra Barcelona; Barcelona Biomedical Research Park Spanien
Status:produktiv
Projektadressen
Serverstatus:GPUGRID
Forum:GPUGRID Forum
SETI.Germany
Team-Statistik:GPUGRID
Teambeitritt:SETI.Germany beitreten
Forenthread:SETI.Germany Forum
Workunit
Frist:5 Tage
Download:Long/Short Runs: ca. 60 / 30mb
Upload:Long/Short Runs: ca. 60 / 30mb
Arbeitsspeicher:Long/Short Runs: ca. 900 / 670mb
Betriebssysteme:Linux 64 Bit Windows 32 Bit
GrafikkartenATI NVIDIA CUDA
Bildschirmschoner:Nicht vorhanden
Checkpoints:Vorhanden

Unter Linux wird wesentlich mehr CPU-Last erzeugt als unter Windows (ansonsten identische Laufzeit).

GPUGrid ist ein Projekt der Universitat Pompeu Fabra Barcelona und seiner Partnerinstitute, die zumeist im Barcelona Biomedical Research Park zusammengefasst sind. GPUGrid ist spezialisiert auf die Simulationen von Proteinen, wobei die molekulare Dynamik unter Berücksichtigung aller Atome berechnet wird.

Die Ergebnisse der Berechnungen dienen der Forschung und Wissenschaft und werden gemeinfrei (Public Domain) zur Verfügung gestellt. 

Statistik (Stand: 17.10.2019 01:19:01)
Platzierung:8
Punkte:14.155.201.238
%-Anteil SG:1.53
Status Scheduler:aktiv
WUs bereit:1
WUs in Arbeit:2.113
Wir überholen:-
überholt SG:-

Mission

GPUGrid ist ein Projekt, das die Rechenleistung moderner Prozessoren zur Grafikbeschleunigung für die Berechnung molekularbiologischer Aufgaben nutzt. Die voll-atomaren Simulationen der Teilprojekte des GPUGrid gehören zu den anspruchsvollsten Berechnungen, die im Normalfall nur von Supercomputern geleistet werden können. GPUGrid möchte durch die freiwilligen Beiträge des Verteilten Rechnens die Leistung eines Supercomputers auf einer preiswerten Infrastruktur verfügbar halten und damit neues Wissen über molekularbiologische und biochemische Zusammenhänge schaffen.


Teilprojekte

Die Experimente des GPUGrid zielen auf ein verbessertes Verständnis der Proteinfunktionen und ihrer molekularen Eigenschaften. Die auf dem GPUGrid berechneten Aufgabenstellungen eignen sich nicht für einen analytischen Forschungsansatz, sondern müssen nach heutiger Erkenntnis mit Hilfe von Simulationen gelöst werden. Folgende Teilprojekte wurden und werden auf dem GPUGrid berechnet:


Simulation der weiten Öffnung der HIV-1 Protease

Die Protease des HIV-1-Virus ist eines Enzym, welches für die Vermehrung des Virus eine wichtige Rolle spielt. Eine der Funktionen des Enzyms ist das Teilen von Polyproteinen. Hierzu öffnet sich die biochemisch aktive Seite der Protease. Dieses Teilprojekt berechnet vollatomare Simulationen dieses Öffnungsprozesses. Durch diese Simulationen könnten beispielsweise neue 'Angriffspunkte' an der HIV-1-Protease für neue Medikamente zur Hemmung des Enzyms entdeckt werden.

GPUGrid HIV 1 Prot.png

Ein Video, das einen Simulationsprozess veranschaulicht, wurde hier veröffentlicht. Dieses 37-sekündige Video zeigt den Prozess, der real nur 50 Nanosekunden dauert.

Molekulare Simulationen des D2-Dopaminrezeptors mit physiologisch wirksamen Sodiumionen

Sodiumionen spielen eine wichtige Rolle für die Anbindung antipsychotischer Medikmante an den D2-Dopaminrezeptor. Das Verständnis der Rolle der Sodiumionen ist von großem Interesse für die zukünftige Medikamentenentwicklung zur Behandlung von Schizophrenie.

Die Technologie des GPUGrid erlaubt es, ein vollatomares System dieser Aufgabenstellung mit 61.000 Atomen zu berechnen.

GPUGrid D2 Dopamin.png

Ein Video, das einen Simulationsprozess veranschaulicht, wurde hier veröffentlicht.

Zwischenergebnisse des Projektes wurden an folgender Stelle schriftlich veröffentlicht: „Sodium ions toggle the rotamer switch in sodium-sensitive dopaminergic G-protein coupled receptors“; J. Selent, F. Sanz, M. Pastor and G. De Fabritiis; 2010.


Molekulare Simulationen der Proteindomäne SH2 und der Bindungsaffinität von Peptid-Liganden

SH2 ist eine Proteindomäne, die an der Interaktion zwischen verschiedenen Proteinen beteiligt ist. Die Domäne SH2 spielt eine größere Rolle bei der Signalübertragung zwischen Zellen im Wachstums- und Entwicklungsprozess.

Das Ziel der berechneten Simulationen ist nicht ein tieferen Wissens über diese Proteindomäne, sondern die Konzeption eines Modells für Entwicklungsmethoden, um Bindungsaffinitäten zwischen verschiedenen Proteinen berechnen zu können. Solche Methoden existieren bislang nicht, werden jedoch sehr hilfreich sein - beispielsweise könnte damit geklärt werden, warum veränderte Formen von Proteinen nicht mehr mit Partnerproteinen interagieren. Dieses Wissen könnte zahlreiche Gründe und Mechanismen für die Entstehung von Krankheiten zu erklären helfen.

GPUGrid SH2 Domain.png

Ein Video, das einen Simulationsprozess veranschaulicht, wurde hier veröffentlicht.

Zwischenergebnisse des Projektes wurden an folgender Stelle schriftlich veröffentlicht: „High-throughput all-atom molecular dynamics simulations using distributed computing“; I. Buch, M. J. Harvey, T. Giorgino, D. P. Anderson and G. De Fabritiis, in press J. Chem. Inf. and Mod. (2010).


Bidirektional gesteuerte Molekulardynamik

Dies ist ein Teilprojekt, welches eher der Grundlagenforschung als der angewandten Wissenschaft zuzuordnen ist. In den Berechnungen wird die Durchdringung (Permeation) von Potassiumionen durch das Peptid-Antibiotikum Gramicidin A simuliert. Es werden vollatomare Modelle mit bis zu 30.000 Atomen berechnet. Das Projekt soll Grundlagen und Thesen der bidirektionalen - also vorwärts- und rückwärtsgesteuerten - Molekulardynamik verifizieren.

GPUGrid Gramicidin.png


Ein Video, das einen Simulationsprozess veranschaulicht, wurde hier veröffentlicht.

Zwischenergebnisse des Projektes wurden an folgender Stelle schriftlich veröffentlicht: „Convergence of the potential of mean force computed through microsecond-scale bidirectional steered molecular dynamics“; T. Giorgino and G. De Fabritiis, 2010.


Molekulare Simulationen des Enzyms Triose-Phosphat-Isomerase (TPI) (abgeschlossen)

Die Berechnungen simulierten die Veränderungen am Enzym Triose-Phosphat-Isomerase (TPI) durch eine Tyrosin-Nitration, die beispielsweise durch Entzündungen oder oxidativen Stress hervorgerufen werden können.

Das Teilprojekt wurde inzwischen abgeschlossen.

Projektergebnisse wurden an folgender Stelle schriftlich veröffentlicht: „Amyloid-dependent triosephosphate isomerase nitrotyrosination induces glycation and tau fibrillation“; F. X. Guix, G. Ill-Raga, R. Bravo, T. Nakaya, G. De Fabritiis, M. Coma, G. P. Miscione, J. Villà-Freixa, T. Suzuki, X. Fernàndez-Busquets, M. A. Valverde, B. de Strooper and F. J. Muñoz; in: Brain 132, 1335 (2009).

Unterstützte Hardware

Zurzeit kann GPUGrid nur mit NVIDIA-Grafikkarten berechnet werden, die CUDA ab der Version 2.0 unterstützen und der folgenden groben Richtlinie entsprechen: Die Grafikhardware muss mindestens 64 hoch getaktete oder 96 moderat getaktete Shader-Einheiten besitzen. Eine (nicht vollständige) Liste der unterstützten NVIDIA-Grafikkarten wurde auf der Webseite des GPUGrid veröffentlicht: www.gpugrid.net.

Seit November 2009 wird an der Unterstützung von ATI-Grafikkarten gearbeitet. Der Erfolg dieser Entwicklungsarbeiten hängt nicht nur von den Technikern des GPUGrid ab, sondern auch von der Veröffentlichung eines stabilen ‚ATI Stream Software Development Kit‘. Wann die Berechnung des GPUGrid mit ATI-Karten möglich sein wird, ist derzeit schwer abzuschätzen.

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