?

Log in

entries friends calendar profile Previous Previous Next Next
Arbalet
Ученые из Исследовательского института Скриппса (Scripps Research Institute) в Ла-Джолле (Калифорния) объявили об открытии нового класса лекарственных соединений, которые нарушают работу протеазы вируса иммунодефицита человека (ВИЧ), вызывающего развитие синдрома приобретенного иммунодефицита (СПИДа). Компьютерные моделирования в экспериментах исследователей обеспечивались с помощью вычислительных ресурсов участников проекта распределенных вычислений FightAIDS@Home, входящего в состав группы проектов под управлением гуманитарного объединения World Community Grid. Читать дальше >>>

Tags: ,

Leave a comment
Проект распределенных вычислений Rosetta@home продолжает оправдывать вложенные в него вычислительные мощности добровольцев. От руководителя проекта Дэвида Бэйкера стало известно о публикации научной статьи в Science magazine, посвященной вычислительным методам, которые позволяют определять трехмерные структуры белков размером до 200 аминокислот. Кроме того, научный сотрудник лаборатории Бэйкера сообщил об успехах в поиске ингибиторов вирусного белка гемагглютинина, ответственного за заражение клеток организма вирусом гриппа. Читать подробности >>>

Tags:

Leave a comment
Проект Galaxy Zoo отметился сразу двумя научными статьями, в которых описываются исследования черных дыр и спиральных галактик. В основу статей положены данные, полученные с помощью многотысячной армии добровольных участников Galaxy Zoo, заменивших собой профессиональных астрономов в деле квалифицированного анализа космических фотографий. Узнать больше >>>

Tags:

Leave a comment
Оказывается рендерить сложные трехмерные сцены можно не только в гордом одиночестве, но и всем миром. Это доказали организаторы проекта распределенных вычислений vSwarm, в планах которых сколотить из компьютеров участников-добровольцев огромную "ферму" для рендеринга их же графики. Читать дальше...

Tags:

Leave a comment

В начале своей работы проект распределенных вычислений Folding@home, созданный специально для поиска решения проблемы фолдинга (сворачивания белка из линейной последовательности аминокислот в сложную трехмерную глобулу), ставил перед собой в 1000 раз более скромную задачу: смоделировать хотя бы одну микросекунду этого процесса.

Тысячекратное увеличение времени моделирования фолдинга – огромный шаг вперед. И не с точки зрения чистой науки: неправильное сворачивание белков, которое является причиной многочисленных заболеваний, включая рак и болезнь Альцгеймера, происходит в течение относительно длительных промежутков времени. Детальное, с точностью до атома, моделирование этого процесса поможет в разработке препаратов для профилактики и лечения множества болезней.

Узнать больше и посмотреть видеоролик...

Tags:

Leave a comment
Мир математики должен быть исключительно благодарен распределенным вычислениям, особенно в деле поиска простых чисел. На этом поприще мало кто может потягаться с проектом PrimeGrid, в котором на днях обнаружили арифметическую прогрессию из 25 простых чисел. Узнать больше...

Tags:

Leave a comment
Одновременно с поиском неуловимых гравитационных волн в проекте распределенных вычислений Einstein@home продолжается поиск радиопульсаров, расположенных в системах двойных нейтронных звезд. На данный момент участники проекта стали переоткрывателями 34 различных радиопульсаров, с чем мы их и поздравляем! Читать далее...

Tags:

Leave a comment
В прошедшем году в проекте распределенных вычислений Orbit@home завершился численный модельный эксперимент, который позволил оценить эффективность выбранного метода поиска и наблюдения астероидов, орбиты которых пересекают орбиту Земли. При этом участники проекта предоставили даже больше вычислительных ресурсов, чем ожидали организаторы Orbit@home. Последние также поделились планами исследований на 2010 год и назвали предварительную дату возобновления расчетов. Читать дальше...

Tags:

Leave a comment
В рамках проекта распределенных вычислений POEM@HOME началось исследование системы секреции белков третьего типа (Type III Secretion System Project). Эта система, подобно троянскому коню, позволяет патогенным бактериям заражать ежегодно сотни миллионов человек, вызывая тяжелые инфекционные заболевания.

Система секреции третьего типа (Type three secretion system, TTSS или T3SS) является одной из основных причин вирулентности таких бактерий как:
  • Шигеллы (Shigella) — попадают в организм человека с пищей и вызывают, в частности, бактериальную дизентерию (Shigella dysenteriae) — тяжелую кишечную инфекцию. Ежегодно от шигеллы страдает свыше 165 млн. человек, из которых более 1 млн. погибают.
  • Кишечные палочки (E. coli) вызывают пищевые отравления и расстройства кишечника. Только один вид E. coli заражает каждый год 200 млн. людей (380 тысяч случаев смерти), преимущественно в развивающихся странах.
  • Сальмонеллы (Salmonella) — возбудители брюшного тифа и паратифа, на долю которых приходится 30 млн. заболеваний и 250 тысяч смертей ежегодно.
  • Чумная палочка (Yersinia pestis) — инфекционный агент, вызывающий чуму, например, такую, от которой в 1300-х годах в Европе погибло 30% населения.
  • Синегнойная палочка (Pseudomonas aeruginosa) — "больничная" инфекция, поражающая людей с ослабленным иммунитетом; очень опасный возбудитель, устойчивый к антибиотикам.
  • Хламидии (Chlamydia) — возбудители большого числа венерических заболеваний, а также основная причина инфекционной слепоты во всем мире.
Система секреции третьего типа — биомолекулярная "машина", которая внедряет содействующие заражению специфические белки (так называемые эффекторы) в клетки организма. Например, сальмонеллы с помощью системы секреции третьего типа изменяют структуру мембраны эпителиальных клеток и легко проникают в них.

Особый интерес для исследователей из POEM@HOME представляет сигнал, запускающий механизм секреции белков третьего типа. Это ключевое событие в процессе инфицирования клетки и его нарушение (ингибирование) предположительно может лишить бактерии возможности заражать здоровые клетки. Характер сигнала секреции до настоящего времени неизвестен. Поэтому любое продвижение в данном направлении может стать основой для разработки антибиотиков нового типа, которые смогут значительно снижать вирулентность патогенных бактерий. В отличие от существующих антибиотиков, которые подавляют жизнеспособность размножающихся бактерий и вызывают массу побочных эффектов, новый тип препарата будет только ограничивать инфекционные возможности бактерий, не нанося непоправимого урона полезной микрофлоре человеческого организма.

Патогенные бактерии, использующие систему секреции третьего типа — настоящий бич для развивающихся стран. Особенно часто от вызываемых ими инфекций страдают дети и люди с ослабленной иммунной системой, в частности, больные СПИДом. Постоянный рост резистентности (устойчивости) к антибиотикам бактерий вызывает острую необходимость в разработке новых методов борьбы с ними. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила кишечные инфекции одной из основных проблем в области глобального здравоохранения, и призывает к активным научным работам по данной проблематике. Будем надеяться, что результаты исследования системы секреции третьего типа, начатые проектом POEM@HOME, подарят нам надежду на появление новых антибиотиков.

POEM@HOME
(Protein Optimization with Energy Methods at Home) — проект распределенных вычислений по исследованию структуры белков человеческого организма с помощью научного подхода, основанного на вычислительной реализации термодинамической гипотезы амер. биохимика Кристиана Бёмера Анфинсена (Anfinsen Ch. B.), удостоенного Нобелевской премии по химии в 1972 году. Проект POEM@HOME поддерживается немецким Научным центром в Карлсруе (Forschungszentrum Karlsruhe — FZK).

Для того, чтобы стать участником команды Russia в проекте POEM@HOME, необходимо скачать BOINC — универсальную программу для участия в распределенных вычислениях. Затем запустить BOINC и войти в режим Advanced View. Найти в меню «Сервис» пункт «Добавить проект». В появившемся окне «Выбор проекта» скопируйте в поле «Адрес (URL)» следующую ссылку: http://boinc.fzk.de/poem/ Затем BOINC предложит создать учетную запись — введите адрес работающего электронного ящика и пароль. Пойдет загрузка файлов проекта, а по ее завершении начнутся вычисления. Посетите потом свою учетную запись и присоединитесь к команде распределенных вычислений Russia (жмем "Join").


Перепечатка и цитирование материалов блога разрешены только при указании названия источника Интернет-журнал "Распределенные вычисления" и прямой, активной, нескриптовой, не закрытой от индексации, не запрещенной для следования робота гиперссылки на источник.

Tags:

Leave a comment
Help Cure Muscular Dystrophy - Phase 2 (в пер. с анг. Помоги вылечить мускульную дистрофию - Фаза 2) — проект распределенных вычислений, стартовавший 12 мая 2009 года при поддержке объединения World Community Grid. Проект Help Cure Muscular Dystrophy - Phase 2 (HCMD) — совместное исследование партнерской организации Decrypthon, куда входит AFM (Ассоциация мышечной дистрофии Франции), CNRS (Национальный центр научных исследований Франции), INSERM (французская общественная здравоохранительная организация) и Universite Pierre et Marie Curie (Университет Пьера и Марии Кюре). Целью проекта является исследование 2246 белков, специфически связанных с возникновением нервно-мышечных заболеваний. Научная информация полученная в рамках проекта будет использована для разработки инновационных методов лечения мускульной дистрофии.

Help Cure Muscular Dystrophy - Phase 2

Введение
В 1986 году был идентифицирован ген дистрофии (dystrophin), вовлеченный в дистрофию Дюшена, самую общую форму мышечной дистрофии. Благодаря генетическим исследованиям сегодня известно более 200 генов, вызывающих нервно-мышечные болезни. Однако, до сих пор знания о функциях и взаимодействии между собой белков, закодированных этими генами, остаются крайне незначительными. Раскрытие механизмов возникновения и развития (патогенез) нервно-мышечных заболеваний, учитывая большое количество вовлеченных в него генов и кодируемых ими белков, становится все более сложной задачей по мере увеличения наших знаний в этой области.

Все клетки содержат одинаковую генетическую информацию в виде ДНК, которая в целом образует геном организма. Процесс экспрессии генов (у человека найдено более 20 тысяч генов), содержащихся в геноме, приводит к образованию белков (более 45 тысяч, т.е. в среднем один ген кодирует 1,6 белков), без которых невозможно функционирование клеток, в том числе специфических, например, мышечных. Некоторые их этих белков являются ферментами, другие - сигнальными молекулами, а могут быть и рецепторами, специфически связывающихся с другими молекулами (лигандами); а также - структурными белками. Конформация (геометрическая форма, которую принимает органическая молекула) белка в пространстве (3D-структура) определяет его природные функции.

Функционирование мышц зависит от многих белков. Эти белки локализованы и работают на различных уровнях - в оболочке клетки, ее протопласте (внутреннем содержимом) или в аксоне двигательного нерва, который соединяет нерв с мышечной тканью и передает команды нервной системы.

Большинство нервно-мышечных болезней возникает под действием генетических изменений (мутации в определенных генах вызывают изменения в трехмерной структуре кодируемого ими белка), приводящих к утрате белками полностью или частично их первоначальных функций или к прекращению синтезирования белка как такового. Нервно-мышечные заболевания можно классифицировать по белкам или участкам белков, видоизменившихся под действием мутации генов.

Поэтому, чтобы разобраться в природе того или иного нервно-мышечного заболевания, исследователи стремятся связать их с нарушением функциональности определенных белков. Необходимо более точное понимание взаимодействий и функций белков, вовлеченных в патогенез той или иной мышечной дистрофии.

Невозможно переоценить значимость данной информации в разработке терапевтических процедур и инновационных методов лечения большого количества нервно-мышечных заболеваний.

Цель проекта
В Help Cure Muscular Dystrophy прибегают к помощи World Community Grid в определении белок-белковых взаимодействий более 2 200 безызбыточных белков с известной структурой, информация о которых содержится в Белковом Банке данных (www.rcsb.org/pdb). Исследоваться будут также белки, которые синтезируются в результате экспрессии мутировавших генов.

Целью проекта является создание новой базы данных с информацией о функционально взаимодействующих белках. Дальнейшие исследования будут связаны с изучением участков белков, вовлеченных во взаимодействия лигандов (например, лекарств) с ДНК. Эта тема представляет значительный медицинский интерес, хотя сейчас упор делается на проектировании малых молекул (лигандов), которые нарушают (ингибируют) или улучшают работу определенных белков, намного сложнее определить, как та же самая малая молекула может прямо или косвенно влиять на другие взаимодействия белков.

Исследовательский подход
В этом проекте используется подход, в котором скомбинирована информация об эволюции (как развитие изменило белки и определило их функции) и молекулярное моделирование (вычислительное определение относительного положения двух взаимодействующих белковых партнеров), чтобы идентифицировать потенциальные взаимодействия.

Молекулярное моделирование объединяет теоретические методы и вычислительные способы для моделирования поведения биологических молекул. Эти методы и способы применяются для исследования структуры биологических систем, таких как свернувшиеся белки, или при идентификации белков-лигандов, связывающихся с небольшими химическими системами, крупными биомолекулами и белковыми комплексами.

Докинг (стыковка) белок-лиганд - молекулярная техника моделирования, которая прогнозирует положение и ориентацию (трехмерную структуру) белка относительно лиганда (который может быть другим белком, ДНК или лекарственным средством). Методы молекулярного докинга основаны исключительно на физических принципах — даже белки с неизвестными или слабо изученными функциями могут быть исследованы на предмет стыковки с различными лигандами. Единственным обязательным условием является знание трехмерной структуры белков, полученное теоретическими методами или в ходе экспериментального исследования.

При использовании молекулярного докинга производится перебор известных молекул из баз данных с целью поиска вариантов, обнаруживающих сродство, т.е. хорошо связывающихся друг с другом. Степень сродства определяется с помощью оценочной функции по геометрическим и химическим параметрам полученного соединения. Геометрия оценивается по тому, насколько хорошо сочетаются трехмерные структуры белка и лиганда (должны быть подогнаны как рука под перчатку). С химической точки зрения оценивается сила межатомных взаимодействий между белком и лигандом.

Для таких сложных структур как белки (наименьшие из которых содержат сотни атомов) исследования белок-белковых взаимодействий могут потребовать значительных вычислительных ресурсов. Без World Community Grid вычисления, необходимые для моделирования молекулярного докинга, были бы слишком трудоёмкими. Для первых 168 белков, изучавшихся еще в первой фазе проекта, привлеченное с помощью WCG процессорное время составило 8 000 лет. Во второй фазе проекта, где будут исследоваться уже 2 246 белков, предполагаемое время расчетов достигнет 91 680 лет.

Преодолеть этот вычислительный барьер поможет информация об эволюции белков, позволяющая предсказывать взаимодействующие участки белков. Этот предварительный анализ уменьшает предполагаемое время вычислений в 100 раз, тем самым увеличивая количество исследуемых белков. Тем не менее, без помощи World Community Grid запланированные вычисления окажутся невыполнимыми.

Добровольцы, жертвующие свободные вычислительные ресурсы World Community Grid, высвободят мощности для других исследований, проводимых AFM, CNRS, INSERM и пр. научными игроками, направленных на развитие научных инструментов, которые увеличивают наши знания о природе и методах лечения редких заболеваний.

Подключение к проекту World Community Grid в составе команды распределенных вычислений Russia
Создайте на сайте World Community Grid учетную запись, выберите понравившиеся научно-исследовательские проекты (в том числе и Help Cure Muscular Dystrophy - Phase 2). Затем скачайте последнюю версию BOINC-менеджера — это универсальная программа для участия в распределенных вычислениях. Установите и запустите BOINC. Войдите в режим Advanced View. Потом найдите в меню «Сервис» пункт «Добавить проект». В появившемся окне «Выбор проекта» отыщите World Community Grid в перечне проектов. Следом BOINC предложит вам ввести параметры своей учетной записи, которую вы сделали чуть раньше. Пойдет загрузка файлов проекта, а по ее завершении начнутся вычисления. Посетите потом свою учетную запись и присоединитесь к команде распределенных вычислений Russia (жмем "Join").


Перепечатка и цитирование материалов блога разрешены только при указании названия источника Интернет-журнал "Распределенные вычисления" и прямой, активной, нескриптовой, не закрытой от индексации, не запрещенной для следования робота гиперссылки на источник.

Tags:

Leave a comment