[identity profile] thundersnatch.livejournal.com
Дорогое сообщество POEM@HOME,

в первую очередь мы хотим выразить нашу глубокую признательность каждому вкладчику нашего проекта. В прошлом году мы разработали GPU-оптимизированную версию SIMONA, которая используется как часть POEM@HOME, ускоряющую расчеты различных величин. Благодаря этому ускорению, для нас было очень трудно обеспечить достаточно работы, чтобы насытить наш проект BOINC.
Поэтому, после восьми лет гонки, мы имеем столько вычислительной мощности, что не нуждаемся в ваших больших и щедрых взносах, чтобы осуществлять нашу науку. В то же время другие, более мелкие и более крупные проекты требуют больше вычислительной мощности, чем когда-либо.

Алгоритм GPU-ускорения будет открытым исходным кодом, так что другие группы смогут использовать эффективное силовое поле свободно, чтобы проводить исследования кластеров GPU самостоятельно (сроки для этого до Рождества. Код готов к отправке и статья написана , но она должна быть рецензируема ранее).

Мы приносим извинения за небольшие технические заминки в прошлом месяце; нам хотелось бы, быть готовыми к более чистому и лучшему пробегу финальных рабочих юнитов.

Еще раз спасибо за потрясающую поддержку, и мы надеемся, что ваши вклады будут помогать другим проектам BOINC с этого момента. Мы хотим особо поблагодарить Владимира Танковича за его вклад в код GPU.

С наилучшими пожеланиями,
администратор команды POEM@HOME

P.S .: Мы будем держать форумы и веб-сайт открытым в течение некоторого времени и постепенно опорожнять очереди и остановим даемоны сервера примерно через 2 месяца.

на англ.
[identity profile] thundersnatch.livejournal.com
Наконец POEM++ версии 2.30 жива.
Фаза испытаний несколько недель назад успешно завершилась, но если у вас возникнут какие-либо проблемы, связанные с новым релизом, пожалуйста, дайте мне знать.

Наряду с обновлением мы начали новый Пептидный проект. Вы можете получить некоторую информацию о проекте по ссылке, визуализация процесса моделирования будет позже.

отсюда (англ., нем.)

2 складывающихся пептида

В этом проекте мы моделируем свободную энергию поверхности, состоящей из шаровидных частиц (проект стадии 1) и мембраны (проект 2-й этап) пептидов. Пептиды - небольшие белки (прибл. меньше, чем 40 аминокислот), которые часто замешаны в заболеваниях. Одним из таких примеров является бета-амилоида белка, где части влекут за собой возникновение болезни Альцгеймера. Белок синтезируется (т.е. склеивается из блоков аминокислот) в рибосоме (еще один большой белок). После того, как он выходит из рибосомы, в качестве большой строки аминокислот, он часто складывается сам по себе обычно в отчетливые 3D-структуры, в которых он осуществляет свою работу. Для некоторых белков, однако что-то пойдет не так во время стадии складывания, и они в конечном итоге останутся в другой конформации, которая не работает. Они, как правило, деградируют (уничтожаются) вашим телом и ничего не происходит. Иногда они попадают в другую конформацию, в которой они агрегируют. Они слипаются и образуют различные конструкции, которые могут быть причиной болезни (Внимание эта ссылка слегка отвратительна!). В этом проекте мы хотим не только исследовать естественную конформацию, которую мы уже делали довольно часто на BOINC, но и проверить, являются ли и как часто исследуемые пептиды в конечном итоге оказываются в другой конформации, которая может быть связанной с болезнью.

метод
В проекте стадии 1 мы подготовили эталонный белок, чтобы начать его моделирование в трех различных точках: таблице конформации, спиральной конформации (zwei Bilder) и развернутой конформации. Каждые 500 шагов, мы измеряем конформационные расстояние по отношению к табличной и спиральной конформации. Пользуясь этим, мы можем построить карту всех возможных состояний, в которых пептид может находиться (дополнительная информация). В зависимости от того, как часто белок способен достигать одного состояния от другого, мы можем сказать, что какая конформация является более стабильной, чем другая. Обычно одна конформация будет более стабильной, чем другие. Для получения эталонного белка обе локализации должны быть приблизительно равномерно стабильными. Процессоры (CPU) будут работать с одной симуляцией одновременно, а графические процессоры (GPU) будут работать со ста симуляциями одновременно.

В проекте 2-й стадии мы проведем это моделирование и в клеточном и в мембранном окружении. Это важно, потому что некоторые белки только тогда неправильно сворачиваются и агрегируют, когда они проходят через мембрану. В проект 2-й стадии мы также включим последовательности пептидов, предположительно вызывающие первое заражение, где фактические естественные и неправильно свернутые конформации неизвестны.

отсюда
[identity profile] thundersnatch.livejournal.com
Прошло какое-то время, но в конце концов есть новости о нашем будущем проекте.
С внедрением новых методов анализа в нашем программном обеспечении, мы планируем начать новый "пептидный" проект через несколько недель.
Дополнительная информация будет в разделе «Проекты» на главной странице в ближайшее время.

В настоящее время новое приложение и несколько тестовых заданий доступны на нашем тестовом сервере.

отсюда

Profile

Volunteer Computing ( добровольные вычисления )

July 2017

S M T W T F S
      1
2345678
9 101112131415
16171819202122
23242526272829
3031     

Syndicate

RSS Atom

Most Popular Tags

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags
Page generated Jul. 20th, 2017 02:26 pm
Powered by Dreamwidth Studios