Оптимизация моделирования белковых взаимодействий на многопроцессорных системах с предоставлением доступа к алгоритму через веб-интерфейс

Кирилл Владимирович Романенков, Алексей Николаевич Сальников

Аннотация


В работе представлены параллельные версии последовательной программы создания молекулярных интерфейсов с применением технологии OpenMP и MPI. Обе версии показали достаточную масштабируемость и лучшие временные показатели по сравнению с последовательной версией при запуске на одном процессоре. Моделирование белкового интерфейса для некоторых соединений занимает более двадцати часов счета на нескольких сотнях процессоров, поэтому для задач моделирования белковых соединений с большим количеством позиций важно наличие недетерминированных алгоритмов, позволяющих за приемлемое время получать биологически корректный результат. Выбор стохастических алгоритмов оправдал себя: и метод Монте-Карло, и алгоритм пчелиного поиска нашли пространственное расположение молекулы, соотвествующее минимальному энергетическому состоянию. Предоставление до-ступа к реализации алгоритма по веб-интерфейсу отвечает современным тенденциям к перемещению вычислений на сторону сервера и позволяет широкому кругу специалистов использовать вычислительные мощности, предоставляемые Московским государственным универ-ситетом, а с учетом расширения сферы применимости задач молекулярного моделирования наличие открытого веб-интерфейса, предоставляющего удаленный доступ к вычислительным кластерам, является достаточно важной задачей.


Ключевые слова


биинформатика; многопроцессорные системы; создание молекулярных интерфейсов; параллельные алгоритмы; стохастические алгоритмы

Полный текст:

PDF

Литература


Fortenberry, C. Exploring Symmetry as an Avenue to the Computational Design of Large Protein Domains / C. Fortenberry, E.A. Bowman, W. Proffitt, B. Dorr, S. Combs, J. Harp, L. Mizoue, J. Meiler // Journal of the American Chemical Society. — 2011. — Vol. 133, No. 45. — P. 18026–18029.

Wernisch, L. Automatic protein design with all atom force-fields by exact and heuristic optimization / L. Wernisch, S. Hery, S.J. Wodak // Journal of Molecular Biology. — 2000. — Vol. 301, No. 3. — P. 713–736.

Leach, A.R. Exploring the conformational space of protein side chains using dead-end elimination and the A* algorithm / A.R. Leach, A.P. Lemon // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. — 1998. — Vol. 33, No. 2. — P. 227–239.

Tantar, A.A. A parallel hybrid genetic algorithm for protein structure prediction on the computational grid / A.A. Tantar, N. Melab, E.G. Talbi, B. Parent, D. Horvath // Future Generation Comp. Syst. — 2009. — Vol. 23, No. 3. — P. 398–409.

Pitman, D.J. Improving computational efficiency and tractability of protein design using a piecemeal approach. A strategy for parallel and distributed protein design. — Bioinformatics. — 2013. / D.J. Pitman, C.D. Schenkelberg, Y.M. Huang, F.D. Teets, D. DiTursi, C. Bystroff. URL:http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btt735 (дата обращения: 30.12.2013).

Molto, G. Protein design based on parallel dimensional reduction / G. Molto, M. Suarez, P. Tortosa, J.M. Alonso, V. Hernandez, A. Jaramillo // Journal of Chemical Information and Modeling. — 2009. — Vol. 49, No. 5. — P. 1261–1271.

Street, A.G. Computational protein design / A.G. Street, S.L. Mayo. URL: http://dx.doi.org/10.1016/S0969-2126(99)80062-8 (дата обращения: 24.02.2013).

Voigt, C.A. Trading accuracy for speed: A quantitative comparison of search algorithms in protein sequence design / C.A. Voigt, D.B. Gordon, S.L. Mayo // Journal of Molecular Biology. — 2000. — Vol. 299, No. 3. — P. 789–803.

Pham, D.T. The Bees Algorithm — A Novel Tool for Complex Optimisation Problems / D.T. Pham, A. Ghanbarzadeh, E. Koc, S. Otri, S. Rahim, M. Zaidi // 2nd International Virtual Conference on Intelligent Production Machines and Systems (IPROMS’2006) — 2006. — P. 454–461.

Hamers-Casterman, C. Naturally occurring antibodies devoid of light chains / C. Hamers Casterman, T. Atarhouch, S. Muyldermans, G. Robinson, C. Hamers, E.B. Songa, N. Bendahman, R. Hamers // Nature. — 1993. — Vol. 363. — P. 446–448.

Revets, H. Nanobodies as novel agents for cancer therapy / H. Revets, P. De Baetselier, S. Muyldermans // Expert Opinion on Biological Therapy. — 2005. — Vol. 5, No. 1. — P. 111–124.

Grishin, A. Bioinformatics analysis of LAGLIDADG homing endonucleases for construction of enzymes with changed DNA recognition specificity / A. Grishin, I. Fonfara, W. Wende, D. Alexeyevsky, A. Alexeyevsky, S. Spirin, O. Zanegina, A. Karyagina // 4-th Moscow

Conference on Computational Molecular Biology. — Moscow, MSU, 2009. — P. 123.

Князев, Н. А. Система справедливого планирования и унифицированного запуска задач пользователя на суперкомпьютерах / Н.А. Князев, А.Н. Сальников // Параллельные вычислительные технологии ПаВТ’2010): Труды международной научной конференции (Уфа, 29 марта – 2 апреля 2010 г.). — Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2010. — C. 665–666.

Сальников, А.Н. Интернет-cервис для построения множественного выравнивания последовательностей на многопроцессорных системах, созданный на основе data-flow модификации алгоритма MUSCLE / А.Н. Сальников // Параллельные вычислительные технологии (ПАВТ’2009): Труды международной научной конференции (Нижний Новгород, 30 марта – 3 апреля 2009 г.). — Челябинск: издательский центр ЮурГУ, 2009. — С. 680–687.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse140105