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GPUGRID

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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:beta
Projektadressen
Serverstatus:GPUGRID
Forum:GPUGRID Forum
SETI.Germany
Team-Statistik:GPUGRID
Teambeitritt:SETI.Germany beitreten
Teamwerbung:Für GPUGRID werben
Twitter Facebook meinVZ/studiVZ
Forenthread:SETI.Germany Forum
Workunit
Frist:5 Tage
Laufzeit:
  • Long/Short Runs: ca. 41.000 / 10.200sec.
    (GTX660ti)
  • 4-5h (*long* 7,5h)
    (GTX 260 C216)
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. 

Mission

GPUGrid ist ein Projekt, das die Rechenleistung moderner Prozessoren zur Grafikbeschleunigung für die Berechnung molekularbiologischer Aufgaben nutzt. Die Simulationen beziehen alle Atome der Proteine ein und gehören deshalb 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 „wide-open“ Konformation der HIV-1 Protease

Das Human Immunodeficiency Virus Typ 1 (HIV-1) ist der verbreitete Retrovirustyp, der ursächlich AIDS (Acquired Immunodeficiency Syndrome) auslöst. Wie jedes Virus besitzt es nur eine minimale Genausstattung, die für spezielle Proteine (und potentiell aktive RNAs) codiert, sodass es auf die Funktionen der Wirtszelle angewiesen ist. Das primäre Ziel einer Wirkstoffentwicklung gegen HIV-1 ist daher, diese viruseigenen Proteine anzugreifen. Neben Struktur- und Hüllproteinen (aus den Genen gag und env) existieren drei essentielle funktionale Proteine, die im „pol“-Gen codiert sind:

  • Reverse Transkriptase (RT)
  • Integrase
  • Protease

Die RT ist neben der Protease auch ein Angriffspunkt für die Wirkstoffforschung.

HIV-1 Protease (HIV-1 PR)

Hierbei handelt es sich um ein Protein, das aus zwei identischen Proteinketten mit 99 Aminosäuren zusammengesetzt ist (Homodimer) Proteopedia (HIV-1 PR). Erst durch diese Assoziation bildet sich das Enzym mit dem aktiven Zentrum: die Aspartylprotease HIV-1 PR, die für die Reifung der Virionen bei deren Abspaltung aus der Wirtszelle absolut notwendig ist. Ohne ein aktives Protein werden nicht-infektiöse Viruspartikel erzeugt. Dies liegt daran, dass, wie nahezu alle anderen Viren auch, das HI Virus Proteine in einer langen Kette als Polyproteine aus der mRNA synthetisieren lässt, die anschließend in die einzelnen Proteine gespalten werden müssen. Diese Spaltung stellt jedoch erst die aktiven Formen für das Virus her. Die „normale“ Translation in Zellen erzeugt dagegen in der Regel ein funktionales Protein aus der mRNA-Vorlage.
Die Protease hydrolysiert (bzw. schneidet) ein Protein, wenn auf die Aminosäuren Tyrosin oder Phenylalanin ein Prolin folgt. Keine humane Protease hat diese Erkennungssequenz, Daher ist die HIV-1 Protease ein idealer Kandidat, spezifische Wirkstoffe gegen das Virus entwickeln zu können.

HIV-1 Protease-Struktur

Die Kristallstruktur ist seit 1989 bekannt (PDB-Artikel). Das Protein besteht aus drei Domänen, jede davon ist in den identischen Ketten vorhanden: 1) Dimerisierungsdomäne, 2) Kerndomäne, 3) Flügeldomäne. Das aktive Zentrum aus den Aminosäuren Asparaginsäure-Threonin-Glycin (Triade), mit Asparaginsäure als eigentlicher katalytischer Stelle, befindet sich in der Kerndomäne. Verfügbare HIV-Medikamente, die gegen die Protease wirken, greifen hier im katalytischen Zentrum an. Dazu gehören bespielsweise Amprenavir, Saquinavir (SQV) und Ritonavir (RTV). Sie immitieren Substrate, werden aber nicht abgebaut (Inhibitoren). Allerdings entwicklen sich schnell resistente Virusvarianten, da das Virusgenom sehr instabil ist. Es werden also Proteasen synthetisiert, die katalytisch weiterhin aktiv sind, jedoch nicht oder nur minimal von den Wirkstoffen gehemmt werden. Daher ist man auf der Suche nach neuen Angriffspunkten im Proteasemolekül.

HIV-1 Protease-Flügeldomänen

Die Flügeldomänen liegen zentral in jeder Proteinkette und umfassen 10 Aminosäuren. Sie haben die Aufgabe, die Interaktion zwischen Substrat und Enzym zu verstärken, und es sind vier Konformationen bekannt:

  1. tucked/curled
  2. closed
  3. semi-open
  4. wide-open

Die Flügel müssen sich öffnen, um ein Substrat aufnehmen zu können. Daraufhin schließen sich die Flügel wieder, es entsteht eine Art Tunnel, der das Protein umschließt und an das aktive Zentrum führt. Man kann sich dies vorstellen, indem man Daumen und Zeigefinger an den Spitzen berührt. Ein Gegenstand kann nicht in den „Tunnel“, dazu muss man die Finger öffnen. Um den Gegenstand nun festzuhalten, muss man die beiden Finger zusammendrücken und eventuell etwas strecken oder zusammenziehen. Dies stellt einen raffinierten Prozess dar, der in µs abläuft und vielfältige Energieverschiebungen im Molekül benötigt und erzeugt. Auch die Inhibitoren haben einen unterschiedlichen Einfluss auf die Flügelkonformation. Da kürzlich ein Einfluss von Sequenzvariationen der Proteinketten in verschiedenen Subtypen auf die Konformationen und ihre Flexibilität festgestellt wurde, ist dies ein interessantes Projekt, um mittels GPUGRID den Einfluss einer Vielzahl an Variationen zu berechnen (Artikel von Kear et al, 2009). Interessant ist dies auch vor dem Hintergrund, dass die errechneten Werte durchaus in kleineren Experimenten verifiziert werden können (Florida State University - MagLab Artikel). Ob die Flügel auch wegen ihrer wichtigen Funktion für die Proteinaktivität als Angriffspunkt für die Wirkstoffentwicklung nutzbar sind, wird sich zeigen. Da die existierenden Inhibitoren jedoch auch einen Einfluss haben, ist auch eine Verbesserung dieser Stoffe aus den Ergebnissen denkbar.


GPUGrid HIV 1 Prot.png

Ein Video, das den Öffnungsprozess 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 Natriumionen

Natriumionen spielen eine wichtige Rolle für die Anbindung antipsychotischer Medikmante an den D2-Dopaminrezeptor. Das Verständnis der Rolle der Natriumionen ist von großem Interesse für die zukünftige Medikamentenentwicklung zur Behandlung von Schizophrenie. Die Technologie des GPUGrid erlaubt es, dieses System mit all seinen ca. 61.000 Atomen zu simulieren.

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 Simulationen ist nicht direkt ein tieferes Verständnis dieser Proteindomäne, sondern die Erstellung 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 durchdringen (Permeation) Kaliumionen das Peptid-Antibiotikum Gramicidin A. Das System wird durch bis zu 30.000 Atome modelliert. Das Projekt soll Grundlagen und Thesen der bidirektionalen - also vorwärts- und rückwärtsgerichteten - 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).


GPUGrid Forschungsergebnisse

Unter folgendem Link werden Informationen zu Publikationen und Forschungsergebnissen des GPUGrid bereitgestellt: Forschungsergebnisse


Unterstützte Hardware

Zurzeit kann GPUGrid nur mit NVIDIA-Grafikkarten berechnet werden, die CUDA-Kompatibilität 1.1 oder höher unterstützen. Dies sind alle nVidia-Chips neuer als der G80. Ferner muss der Treiber CUDA ab der Version 2.2 unterstützen. Die Geschwindigkeit sollte grob der folgenden 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. Wenn eine Unterstützung gelingt, wird dies vorraussichtlich ab Karten der HD-5000 Serie möglich sein.

Badges

Level badges:

Die "Level Badges" hängen von der Gesamtzahl der errechneten Credits ab. Sie stellen, auf atomarer Ebene, die im universellen genetischen Code codierten 20 Standardaminosäuren (kanonische Aminosäuren) dar. Die Atome sind farblich gekennzeichnet, grau für Kohlenstoff, weiß für Wasserstoff, rot für Sauerstoff, blau für Stickstoff und gelb für Schwefel. Die Aminosäuren sind entsprechend ihrer molaren Masse sortiert. Je schwerer die Aminosäure ist, desto höher ist das Niveau des Badges.

Glycin
0,5 Mio Credits
Alanin
1 Mio Credits
Serin
5 Mio Credits
Prolin
10 Mio Credits
Valin
25 Mio Credits
Badge gly.png Badge ala.png Badge ser.png Badge pro.png Badge val.png
Threonin
50 Mio Credits
Cystein
100 Mio Credits
Isoleucin
150 Mio Credits
Leucin
200 Mio Credits
Asparagin
250 Mio Credits
Badge thr.png Badge cys.png Badge ile.png Badge leu.png Badge asn.png
Asparaginsäure
300 Mio Credits
Glutamin
400 Mio Credits
Lysin
500 Mio Credits
Glutaminsäure
750 Mio Credits
Methionin
1000 Mio Credits
Badge asp.png Badge gln.png Badge lys.png Badge glu.png Badge met.png
Histidin
1500 Mio Credits
Phenylalanin
2000 Mio Credits
Arginin
3000 Mio Credits
Tyrosin
5000 Mio Credits
Tryptophan
10.000 Mio Credits
Badge his.png Badge phe.png Badge arg.png Badge tyr.png Badge trp.png


Wissenschaftliche Publikationen:

Die "Publikationen Badges" belohnen den Anwender für seinen relativen Beitrag zu den wissenschaftlichen Veröffentlichungen der Projekt-Wissenschaftler. Diese Abzeichen sind kumulativ und werden erst nach Publikation der Arbeit vergeben. Sie sind mit den Veröffentlichungen und deren allgemeinen wissenschaftliche Themen verlinkt. Das Abzeichen stellt ein Wassermolekül dar, bei dem die Farbe des Wasserstoffatoms je nach Projektbeteiligung geändert wird.

Plastik
(100%)
Bronze
(Top 90%)
Silber
(Top 75%)
Gold
(Top 50%)
Rubin
(Top 25%)
Smaragd
(Top 10%)
Saphir
(Top 1%)
Badge pub white.png Badge pub bronze.png Badge pub silver.png Badge pub gold.png Badge pub ruby.png Badge pub emerald.png Badge pub sapphire.png


Weblinks