Help Conquer Cancer, исследование структуры белков в раковых клетках Налаштування

[Rilian]

Читайте статьи о проекте на нашем сайте:
* Официальная статистика
* FAQ по проекту help conquer cancer
* Help Conquer Cancer
* Help Conquer Cancer - результаты проекта, январь 2008
* Help Conquer Cancer - результаты проекта, май 2008 (в переводе) :onpc:
* Help Conquer Cancer - результаты проекта, октябрь 2008 (в переводе) :onpc:
* Сайт Института Рака в Онтарио

Как присоединиться читайте в главном топике World Community Grid

WCG запускает новый проект "Помоги Победить Рак", занимающийся улучшением результатов исследований белков методом рентгеновской кристаллографии. Это поможет не только записать части протеономы человека, но и улучшает понимание возникновения, развития и методы борьбы с раком. Проект спонсирует Институт Рака в Онтарио, Канада. Перейти на официальную страницу



Если Вы желаете помочь ученым в понимании такой сложной, многогранной и беспощадной болезни как Рак — присоединяйтесь к проекту распределенных вычислений "Help Conquer Cancer" (Помоги Победить Рак) основанный учеными из "Ontario Cancer Institute (OCI)" (Институт Рака в Онтарио), "Princess Margaret Hospital" (Госпиталь Принцессы Маргарет» и "University Health Network" (Университетская Сеть Здоровья).
Смысл помощи в том, чтобы предоставить ученым неиспользованное процессорное время вашего ПК для анализа фотографий белков сделанных методом "X-ray Crystallography" (Рентген кристаллография) с целью определения структуры этих белков и в дальнейшем понимания их роли в инициировании, течении и лечении Рака.

Миссия
Миссия проекта ПОМОГИ ПОБЕДИТЬ РАК состоит в том, чтобы улучшить результаты рентгеновской кристаллографии, которая помогает исследователям не только описать неизвестные структуры протеономы человека, но и большим образом понять как образуется рак, как он развивается, и как на него можно повлиять.

Важность проекта
Для того чтобы существенным образом повлиять на понимание рака и на его лечение, нужно не только открыть новые терапевтические подходы нацеленные на исследование метастаз (процесс распространения рака на другие органы тела), но и найти некие маркеры или структурные метки, с помощью которых можно было бы провести раннюю диагностику

Во время изучения многих форм рака, исследователи смогли сделать некоторые открытия даже имея ограниченное представление об участвующих в образовании рака белках. Однако, чтобы глубже понять и найти более эффективные способы лечения, необходимо исследовать все вовлеченные в процесс белки, их структуру и функции, чем и занимается данный проект. В основном это белки, характерные для раковых клеток, а также белки которые в них подавляются. Также исследуются белки которые были модифицированы и изменили свою структуру под воздействием рака.

С помощью рентгеновской кристаллографии исследователи смогут получить более точные данные о структуре этих белков. Это должно привести к более глубокому пониманию функций ракообразующих белков, и позволит найти потенциальные лекарства от смертельной болезни.

С начала проекта обрабатывалось 85 млн изображений.
По данным на 30 июня 2010, в данной фазе проекта обрабатывается более 115 млн изображений, каждое из них - на 2 разных компьютерах. Итого в проекте - 230 млн заданий.
По уточненным данным на 20 октября 2010, в данной фазе проекта обрабатывается более 105 млн изображений, каждое из них - на 2 разных компьютерах. Итого в проекте - 210 млн заданий.

Более 560 (на 1 января 2011) человек из украинской команды распределенных вычислений отдают свободные мощности своих компьютеров на эти исследования.

(Show/Hide)

Help Conquer Cancer project announcement:

World Community Grid takes great pleasure in announcing its newest research project: Help Conquer Cancer, sponsored by the Ontario Cancer Institute in Canada. The mission of Help Conquer Cancer is to improve the results of protein X-ray crystallography, which helps researchers not only annotate parts of the human proteome, but importantly improves their understanding of cancer initiation, progression, and treatment. For more information about this research project, click here. For additional announcement information about this project, please click here.

Help Conquer Cancer runs only on the BOINC client. For more information about BOINC see the last article in this newsletter.

Other Research Projects:

The Help Conquer Cancer project is the fifth research project that is currently active on World Community Grid. The other four projects include: Human Proteome Folding - Phase II, FightAIDS@Home, Discovering Dengue Drugs - Together, and AfricanClimate@Home. We hope that you are participating in one or more of these projects. For more information about all five projects, please click here.

Time to Go BOINC!

In the October 2007 newsletter, World Community Grid announced that it was migrating entirely to BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), a software platform for volunteer computing and desktop grid computing. The move is being made to provide a better experience for all our members.

This is a reminder to all users of the United Devices client that you must migrate to the BOINC client before it sunsets in 2008 by visiting the website and downloading and installing the BOINC client. The BOINC installer will detect if a computer is running the UD client and if it is found, will help you uninstall it. Details on downloading and installing the BOINC agent for Windows may be found here.

To determine whether you are currently on the BOINC or UD client, double click on the World Community Grid icon in your system tray. If you are running the BOINC client, you will see "BOINC Client" at the top of the information panel. If you are running the United Devices client it will say United Devices in the lower right hand corner.

More details about the migration are available in the member news forum.

Are you active?

As we start this new project, the World Community Grid team wants to make sure that everyone who has signed up is actively contributing. To check out if you are actively contributing, sign in on the website and go to My Grid. In the middle of that page you will see a field for "Last Results Returned". If the last time you returned a result was more than 30 days ago, you are probably not active. The easiest way to become active again is to check that the software is installed and running properly.

To see if the software is installed, check for the World Community Grid logo in your system tray. Here is an example of what the logo looks like in the system tray:

Double-clicking on the logo will bring up the client. If the client does not appear to be running correctly (i.e., the numbers for Task Run Time or Elapsed Time are not increasing, examples below), please use the Contact Us feature on the bottom of most pages of the World Community Grid website, and a World Community Grid team member will help you to figure out how to become active again.

If the World Community Grid logo is not in your system tray, you will need to install the software. For instructions, click here. If you have any questions about this, please ask in the forums or send an email via Contact Us.

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

Для большей скорости (прирост 40%) используйте 64-битную ОС!

график проекта


видео о проекте


Це повідомлення відредагував Rilian: Jan 6 2011, 09:26

[Rilian]

Посчитано 68,203,337 заданий из 84000000 ВЮ (с кворумом в 2 задания на ВЮ), и осталось досчитать 99,800,000 заданий

Вчерашняя скорость 212000 заданий в день, с такой скоростью проект завершится через 470 дней

[Rilian]

Посчитано 69,009,448 заданий из 84000000 ВЮ (с кворумом в 2 задания на ВЮ), и осталось досчитать 98,900,000 заданий

Вчерашняя скорость 193000 заданий в день, с такой скоростью проект завершится через 512 дней

[Rilian]

Вчера было небольшое (выходные?) падение мощности.

Посчитано 69,300,000 заданий из 84000000 ВЮ (с кворумом в 2 задания на ВЮ), и осталось досчитать 98,700,000 заданий

Вчерашняя скорость 208000 заданий в день, с такой скоростью проект завершится через 475 дней

[Rilian]

Вчера поставили рекорд проекта по сливам!

Посчитано 69,560,000 заданий из 84000000 ВЮ (с кворумом в 2 задания на ВЮ), и осталось досчитать 98440000 заданий

Вчерашняя скорость 235000 заданий в день, с такой скоростью проект завершится через 418 дней

[Yurr]

О! Интересно. Значит остается год с лишним, а может и меньше, если будет рост вычислительной мощности

[Rilian]

Посчитано 43.74% - 72,563,255 заданий из 84000000 ВЮ (с кворумом в 2 задания на ВЮ), и осталось досчитать 95436745 заданий

Вчерашняя скорость 229300 заданий в день, с такой скоростью проект завершится через 416 дней

[Rilian]

HCC выпустили статью

Summary
The Help Conquer Cancer project researchers have developed an image-analysis and classification system for automatically scoring images from high-throughput protein crystallization trials.

Non-technical abstract:

The structure of cancer related proteins is important to know because their shape determines their function and role in the disease process. These proteins are usually large, so the only way to determine their structure is using x-ray crystallography. What makes this exceedingly time consuming is the necessary first step of getting the protein to crystallize. To do this, the scientists mix in varieties of compounds in the hope that this will help spur the crystallization of the protein. Using robots, many thousands of crystallization attempts are made. To determine if a crystal actually formed requires human observation and this is very time consuming.

By using World Community Grid, the scientists were able to developed an automated system for analyzing the images of the crystallization attempts and recognizing whether crystallization occurred. They have already trained the system to successfully recognize 80% of crystal-bearing images and eliminate 98% of clear drops. This significantly reduces the time required for human inspection, which should lead to much faster structure determination of proteins under study.

Eventually this should lead to a better understanding of the role of certain proteins in cancers and other diseases, which in turn should lead to identifying better treatments for these diseases.

Technical Abstract:

We have developed an image-analysis and classification system for automatically scoring images from high-throughput protein crystallization trials. Image analysis for this system is performed by the Help Conquer Cancer (HCC) project on the World Community Grid. HCC calculates 12,375 distinct image features on microbatch-under-oil images from the Hauptman-Woodward Medical Research Institute’s High-Throughput Screening Laboratory. Using HCC-computed image features and a massive training set of 165,351 hand-scored images, we have trained multiple Random Forest classifiers that accurately recognize multiple crystallization outcomes, including crystals, clear drops, precipitate, and others. The system successfully recognizes 80% of crystal-bearing images, 89% of precipitate images, and 98% of clear drops.

For access to the paper, please click here .

[EKONOMIST]

Переводил вышезапощенное для себя, подредактировал и выложил для тех, у кого проблемы с инглишем. Незнакомые мне и трудноусвояемые термины помечены (?). Редактирование теми, кто в теме, приветсвуется.

Исследователи проекта HCC разработали систему анализа и классификации изображений для автоматического отбора изображений с испытаний высокопропроизводительной крисстализации протеинов.

Не технические подробности:

Весьма важным является изучение структуры протеинов, связанных с раком, т.к. их форма определяет их роль и функции в процессе заболевания. Эти протеины обычно достаточно велики, потому единственным способом определить их структуру является использование рентгено-кристаллографии. Первым непосредственным шагом является весьма времязатратный процесс получения протеина для кристаллизации. Для этого ученые в разных вариациях смешали соединения в надежде, что это поможет стимулировать кристаллизацию протеина. С помощью роботов были сделаны тысячи попыток кристаллизаций. Для определения, действительно ли сформировался кристал,необходим человеческий анализ и на это уходит очень много времени.

Используя WCG, ученые смогли разработать автоматическую систему для анализа изображений попыток кристаллизации и определения, произошла ли кристаллизация. Они уже смогли обучить систему успешно распознавать 80% кристалло-несущих(?) изображений и исключать до 98% чистых капель(?). Это значительно сокращает время, расходуемое на анализ результата человеком, что должно привести к значительному ускорению определения структуры протеинов в исследовании.

В конечном итоге это должно привести к более глубокому пониманию роли отдельных белков в раковых и других заболеваний, что в свою очередь должно привести к выявлению лучшего способа лечения этих недугов.

Технические подробности:

Мы разработали систему анализа и классификации изображений для автоматического отбора изображений с высокопроизводительных испытаний крисстализации протеинов. Анализ изображений для этой системы выполняется проектом HCC в WCG. HCC вычисляет 12375 характерных особенностей изображений, поставляемых Высопроизводительной скрининг-лабораторией Института медицинских исследований Хауптман-Вудвард. Используя вычисленные с помощью HCC особенности изображений и массивный набор из 165351 вручную отобранных изображений, мы подготовили множество классификаторов, которые могут точно распознавать множество результатов кристаллизации, включая кристаллы, чистые капли, оплошности(?) и другие. Система успешно распознает 80% кристаллонесущих изображений, 89% изображений с осадком(?) и 98% чистых капель.

[Rilian]

EKONOMIST, тока непонятно, это уже после 45% подсчета проекта система научилась распознавать 80% раковых следов на кристаллах ?

[EKONOMIST]

Да я без понятия, я перевел только кусок, выложенный тобой. Но судя по всему это изначальные данные. Исходя из описания, докторам нужно было автоматизировать процесс распознания определенных факторов и отсеивания лишнего, чтобы не сидеть над каждым снимком, что они и сделали

[Rilian]

EKONOMIST, тока непонятно, это уже после 45% подсчета проекта система научилась распознавать 80% раковых следов на кристаллах ?

да, похоже что анализ каждого нового белка не зависит от всех предыдущих анализов.

то есть _алгоритм_ в данное время (версия 6.08) определяет нужный тип белка (из раковой клетки) с вероятностью 80%

[Rilian]

Посчитано 45.5% - 74,437,488 заданий из 84000000 ВЮ (с кворумом в 2 задания на ВЮ), и осталось досчитать 93562000 заданий

Вчерашняя скорость 234000 заданий в день, с такой скоростью проект завершится через 399 дней

[Rilian]

Посчитано 46.4% - 75,634,416 заданий из 84000000 ВЮ (с кворумом в 2 задания на ВЮ), и осталось досчитать 92365584 заданий

Вчерашняя скорость 237709 заданий в день, с такой скоростью проект завершится через 388 дней

[re_SET]

Думаю, через день-два будет рост вычислительных мощностей в проекте за счет переброса части мощностей из закончившего выдавать задания HFCC .

[Rilian]

В связи с освободившейся после HFCC мощностью (100 терафлоп), за вчера посчитано 254000 тасков!