Що таке Folding@home і навіщо воно мені, Інформація для тих, хто хоче приєднатись Налаштування

[romko]

Запрошую всіх небайдужих до розвитку науки і боротьби зі смертельними хворобами приєднуватися до проекту розподілених обчислень, що проводиться під егідою Стенфордського університету і носить назву Folding@home. Суть проекту полягає в моделюванні згортання білків з метою виявлення можливих проблем згортання, які призводять до хвороб Альцгеймера, Паркінсона, діабету типу II, коров'ячого сказу, склерозу і деяких типів раку. Поглиблене розуміння цих процесів допоможе з'ясувати точну картину виникнення захворювання і розробити методи продидії.

Подібно до інших відомих проектів (SETI@Home, distributed.net, Finad-a-Drug), в Folding@Home приймають участь сотні тисяч власників персональних комп'ютерів, на яких виконуються невеличкі порції-завдання. Обчислення проводяться в фоновому режимі з мінімальним приоритетом, тому не заважають нормальній роботі з комп'ютером. Інтернет потрібен лише для отримання завдань і відправки результатів в автоматичному режимі без участі користувача. Типові завдання мають розмір порядка 100 КБ, а результати - до 1 МБ на один білок, при тому, що на обрахування одного білка в Folding@Home йде від 2 до 10 робочих днів. Вимоги до ПК - Duron/Celeron або вище, 10-20 МБ пам'яті для роботи.

Ведеться статистика для кожного учасника. Учасники можуть об'єднуватися в команди за країнами, містами чи спільними уподобаннями. Команда України зараз (04.01.2006 13:00) посідає 388 місце з 42019: офіційна статистика або розширена статистика. Це не дуже престижне місце для країни, де сотні тисяч гігагерцових процесорів ганяє порожні цикли в офісах чи приватних помешканнях.

Тому ласкаво прошу на http://folding.stanford.edu/, викачуйте клієнтське програмне забезпечення, читайте інструкції тут або на сайті проекту і записуйтесь в команду 2164. Зробіть свій посильний внесок в подолання хвороб! Якщо є якісь питання, можете їх задавати і консультуватись з учасниками команди України в цьому форумі.

[Bel]

В пятницу 25 мая прошла первая научная конференция консорциума Folding@home. Цели были обсудить последние научные достижения, поделиться новыми методиками как лучше использовать FAH а также спланировать новые инфраструктурные улучшения FAH на следующий год. Некоторые важные новости с мероприятия будут размещены в блоге.

Пост доктора Грэга Боумана
Я представил 2 доклада на первой конференции Folding@home (оказавшейся потрясающим событием!). Первый доклад затрагивает новое в терапии белками. Давно известно, что протеин IL-2 может помогать стимулировать иммунный ответ, что, в теории, для людей с иммунодефицитными заболеваниями может быть чрезвычайно полезным. На практике, однако, лечение IL-2 часто приводит к серьёзным проблемам с сердцем. Для того, чтобы найти лучшее решение проблемы, коллеги из Стенфорда разработали вариант белка IL-2, который может стимулировать иммунный ответ без причинения каких-либо побочных эффектов. Однако, они не могли понять как он работает, так как оба белка имеют почти идентичные структуры! Используя Folding@home мы показали, что IL-2 является относительно гибким белком, тогда как вариант наших коллег заключен в жесткую структуру, готовую стимулировать иммунный ответ.

Во втором докладе говорится о некоторых разработанных мной новых методах, которые могут позволить нам предсказать подобное поведение, чтобы в следующий раз мы могли "нагрузить работой" экспериментаторов, а не ждать пока они принесут нам интересные задачи.

Пост доктора Майкла Шитса
Модуль молекулярного моделирования GROMACS с открытым исходным кодом стал одним из основных инструментов моделирования Folding@home на протяжении почти десятилетия. Я рассказал о новых инструментах, введенных в GROMACS 4.6, которые будут очень полезными для биомолекулярных исследований проводимых Folding@home. В частности, эти новые инструменты сделают намного более лёгким количественную оценку силы взаимодействия маленьких молекул с белками. Зная силу этих взаимодействий можно предсказывать насколько эффективными будут предложенные новые лекарства.

Пост доктора Питера Кассона
FahCon2012 оказалась захватывающей конференцией. Мы поделились нашей работой, относящейся как к новой методологии проведения вычислений, так и к нашей вычислительной и экспериментальной работе по гриппу. Нам также было приятно послушать о многих важных событиях других исследователей FAH.

Почему мы изучаем грипп? Во первых, только в США грипп убивает около 40 тыс. человек ежегодно, и много больше - по всему миру. В основном это дети моложе 2 и взрослые старше 60 лет, и у всех нас кто надеется жить после 60 и/или имеет детей это вызывает определенную озабоченность. Во вторых, грипп имеет богатый "послужной список", являясь причиной массовой гибели в глобальном масштабе, как например в 1918 г. Подобный вирус сегодня легко может убить около 60 млн человек, и мы хотели бы подготовиться. В третьих, грипп является важной модельной системой для понимания других вирусов, таких как ВИЧ, вирусов вызывающих рак (HPV-вирус папиломы человека), гепатита С, вирус герпеса человека 4-го типа. Это может показаться удивительным, но многие виды рака провоцируются вирусами, что является важным для профилактики.

Мы много работали на тему того, как грипп на начальном этапе проникает в клетки для размножения. Это важная терапевтическеая цель, это также критично для понимания почему вирусы типа H5N1 не стали эффективно передаваться между людьми. Некоторые новые исследования посвящены сворачиванию белка в мембране, что требуется для проникновения вируса. У нас есть несколько новых потрясающих результатов, которые мы сразу разместим в блоге, как только они будут опубликованы (в научном журнале).

Мы также представили новые разработки по программному пакету Copernicus. Группы Кассона, Линдала и Панде опубликовали в прошлом году статью по Copernicus на SC11 (International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis), и группы Кассон и Линдала продолжили дальнейшее его развитие. Copernicus, по сути, делает гораздо более прозрачным фоновое управление крупномасштабным моделированием, таким образом, исследователям FAH станет гораздо легче интегрировать новые методы. Также он работает на суперкомпьютерах и облачных платформах, так что мы можем использовать их в дополнение к FAH, и исследователи, не имеющие отношения к FAH, могут выполнять такие же вычисления, которые мы делаем с помощью FAH. Так как все эти изменения происходят на стороне сервера, рядовые кранчеры не увидят разницы, но мы рады новым возможностям, которые Copernicus сделает доступными.

Пост профессора Vincent Voelz (Темпльский университет)
Пептоиды

Одиним из увлекательных проектов, проводимых в настоящее время в voelzlab [входит в консорциум Folding@Home - прим.], является молекулярное моделирование синтетических полимеров - пептоидов. Пептоиды – это биомиметические молекулы, которые могут сворачиваться подобно белкам, но имеют отличающиеся структурные свойства. Установлено, что некоторые пептоиды могут сворачиваться в уникальные трехмерные структуры, но требуется основательное компьютерное моделирование, чтобы определить движущие силы фолдинга и для предсказания устойчивых пептоидных структур. Если мы сможем разработать инструменты для этого, пептоиды имеют потенциал стать удивительной платформой для дизайна функционализированных наноструктур, которые могут быть использованы для самого разнообразного применения, от биотерапевтики до наноматериалов.

Недавно мы показали, что современные методы силового поля [одни из многих методов установления пространственной структуры молекул - прим.] могут безошибочно сворачивать пептоиды (публикация) и сейчас мы работаем с экспериментаторами по «слепому» предсказанию структуры пептоидов (следите за результатами здесь в ближайшее время). Этим летом мы надеемся использовать Folding@Home для начала крупномасштабного моделирования многих последовательностей пептоидов чтобы лучше понять механизмы их фолдинга и принципы дизайна пептоидов. Мы рассчитываем на тесное сотрудничество с кранчерами и тестерами Folding@Home в продвижении этих проектов. Несомненно, вы часто будете видеть нас на этих форумах!

Пост профессора Chris Snow из блога FAH от 04 июня 2012
Доктор Snow, новый исследователь из колорадского университета, представил презентацию предстоящих исследований. Общая тема этих исследований - проектирование новых синтетических белков для применения в биоэнергетике и медицине. В частности, доктор Snow с коллегами использует компьютерное конструирование белков для создания новых ферментов (целлулаз) с целью более эффективного и экономичного производства биотоплива. Для продвижения этих расчетов группа доктора Snow разработала программу (SHARPEN), которая могла бы быть задействована в проекте Folding@Home. В докладе обсуждены технические проблемы разработки вычислительного ядра SHARPEN F@h. Примечательно, что используя существующую молекулярную механику, F@h все еще может содействовать решению упомянутых задач.

Пост профессора Xuhui Huang из блога FAH от 6 июня 2012
Я прекрасно провел время, участвуя в первой ежегодной конференции FAH и насладился приятной летней погодой Bay area. Мы провели множество дискуссий о недавних достижениях и будущих планах FAH как с технической, так и с научной стороны. Я с нетерпением ожидаю будущих конференций FAH.

Что касается меня, я сообщил последние результаты по двум проектам нашей лаборатории. Первый - это развитие нового алгоритма для автоматического построения Модели Состояния Маркова, используемой для изучения конформационной динамики multi-body систем ("многотельных" систем, см.: en.wiki или ru.wiki). Новый алгоритм имеет большой потенциал для того, чтобы помочь пролить свет на механизмы аггрегации множества неправильно свёрнутых белков с образованием олигомеров и в конечном счете фибрилл (волокон). В будущем мы планируем применить этот алгоритм для изучения белков "human islet amyloid polypeptide (hIAPP)", аггрегация которых может приводить к снижению количества работающих β-клеток у пациентов с диабетом второго типа.

Также я представил наши свежие результаты о применении Модели Состояния Маркова для объяснения молекулярных механизмов транскрипции (считывания) генов. Транскрипция - это первый шаг в чтении геномной ДНК. Регулирование транскрипции играет ключевую роль в клеточной дифференцировке и других фундаментальных процессах. Результаты нашего моделирования способны предоставить динамическую информацию о транскрипции, которая во многом недоступна для существующих экспериментальных методов.

По поводу Модели состояния Маркова, нарыл в блоге FAH объяснение самих докторов о том, что это такое:

Пост доктора Vijay Pande из блога FAH от 22 сентября 2007 г.
Как работает FAH: модель состояний Маркова

Этот пост может пролить мало света на техническую сторону проекта, но я хотел бы начать новую серию постов описывающих внутреннюю работу FAH. Сказать, что FAH является сложным проектом, будет во многом преуменьшением. На первый взгляд, FAH сильно похож на другие проекты распределенных вычислений: есть много жаб (WU), которые уходят на клиентские машины, считаются и отпарвляются назад. Однако, в Folding@home существует много отличий.

Одной из главных задач в FAH является то, что мы пытаемся использовать большое количество процессоров для ускорения расчетов, которые, как многие могли бы подумать, по сути являются последовательными, то есть, такими, которые могли бы быть выполнены только одним, очень-очень-очень быстрым процессором. Причиной этому является то, что мы изучаем изменение белков во времени, и тяжело параллельно вычислять шаг 23, если ты не закончил шаг 22 и т.п.

Однако, на протяжении ряда лет мы развиваем пути решения этой проблемы. В последние несколько лет мы добились значительного прогресса в методе называемом "Модели состояний Маркова", или сокращенно МСМ. МСМ в некотором смысле позволяют нам распараллелить эти, казалось бы, истинно последовательные задачи. Суть нашего подхода заключается в том, что мы строим кинетическую модель процесса, разделяя возможную динамику на серии состояний (соответствующих конформаций белка) и определяем соотношение между этими состояниями. Определение соотношения ("удельного веса", или "вероятности" каждого состояния - прим.) - это как раз то, что вычисляется в жабах FAH. Как только к нам поступают все эти данные, мы запускаем несколько более сложные методы (Bayesian Machine Learning methods) чтобы определить какие состояния являются приемлимыми и затем рассчитать соотношения между ними.

Мы достигли определенного успеха в методологии МСМ и соответствующие научные статьи присутствуют на нашем сайте. Также мы применили МСМ для изучения фолдинга белков, слияния липосом, аггрегацию пептида Abeta (моделирование болезни Альцгеймера). Мы очень рады открывшимся возможным применениям, продолжим улучшение нашей МСМ-методологии, и глубоко верим в обе области.

Конференция FAH-2012: Размышления о том, как далеко продвинулся FAH
Открывая конференцию FAHcon2012, я выступил с докладом о достижениях проекта Folding@home за последнее десятилетие. Я показал слайд с самого первого моего доклада о результатах Folding@home. Доклад был сделан в университете колумбии в августе 2000 года, тогда я говорил о нашей первой статье в журнале Science под названием "Скринсейверы всех стран, объединяйтесь!". В работе описывался фолдинг очень маленького белка (состоящего из 16 аминокислот) за очень мальнькое время (10 наносекунд), но все же было большим достижением для того времени.

Приятно видеть как далеко мы продвинулись. Оценить это можно исходя их того масштаба времени ("жизни" белка) и масштаба длины (белка), который мы можем моделировать для заболеваний вызванных фолдингом или неправильным фолдингом белка (как, например, Aß-агрегация при болезни Альцгеймера):

Масштабы времени: ускорение примерно в 1000 раз каждые 5 лет
год : масштаб времени
2000: от 1 до 10 наносекунд (белок Fs)
2005: от 1 до 10 микросекунд (villin, Aß-агрегация 4 цепочек)
2010: от 1 до 10 миллисекунд (NTL9, Lambda repressor)
2015: от 1 до 10 секунд?

Выход на микросекунды был в своё время грандиозным событием. Факт того, что сейчас мы можем моделировать десятки миллисекунд очень впечатляет, но я действительно в восторге, когда это позволяет нам искать пути решения очень сложных и важных проблем. Это также означает, что путём комбинации новых методов, алгоритмов и улучшений "железа" мы уже увеличили наши возможности в миллион раз всего за 10 лет (с 2000 по 2010). Мы с нетерпением и надеждой ждем, что они увеличатся в миллиард раз к 2015 году!

Масштаб длины белка: увеличение примерно в 2 раза каждые 5 лет
год : масштаб длины белка
2000: 16 аминокислот (белок Fs)
2005: 35 аминокислот (villin)
2010: 80 аминокислот (Lambda, ACBP)
2015: 160 аминокислот?

Важно отметить, что здесь указаны размеры для фолдинга белка. Для других задач, таких как конформационное изменение белка, мы уже работаем с гораздо бОльшими системами.

Я очень хочу увидеть что принесут нам следующие 5 лет!

*позаимствовано на forums.overclockers.ru