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標題: 讓每個人的電腦都能參與攻克疾病研究 [打印本頁]

作者: lcjyin 時間: 2012-10-20 03:54
標題: 讓每個人的電腦都能參與攻克疾病研究
本帖最後由 lcjyin 於 2012-10-21 01:54 編輯

科學家讓每個人的電腦都能參與攻克疾病研究

現在，位於加拿大布法羅市 Hauptman-Woodward Medical Research Institute (HWI) 的科學家們已經對 9400 多種蛋白質進行了超過 8600 萬次的結晶實驗。作為結果，他們獲得了超過 8600 萬張通過 X 射線結晶學高通量拍攝管道的蛋白質的照片。每張照片都需要進行分析，以確定實驗的結果是晶體、沉澱物、相位分離、表面效應還是無變化。

這些研究人員所遇到的難題之一是這些數據集的規模實在太大，存儲容量總計超過了 25 TB（相當於 9000 多張 DVD）。IBM 的「藍色基因」(Blue Gene) 超級計算機為這階段的工作提供了幫助，它通過一種特殊的圖像壓縮算法對這些圖像進行無損壓縮。研究人員還面臨另一個挑戰，即在一台計算機上全面分析一張圖像以確定結晶化結果大約需要 10 個小時。按照這種進度，研究人員幾乎需要 10 萬年才能分析完現有的這些照片。
World Community Grid 與「征服癌症」項目

借助 World Community Grid 強大的計算能力，Ontario Cancer Institute (OCI)、Princess Margaret Hospital 以及 University Health Network 的科學家們能夠對通過 HWI 高通量結晶化管道拍攝的 8600 萬幅現有的蛋白質圖像進行處理。World Community Grid 運行 OCI 的研究人員開發的 CrystalVision 程序，分析每幅圖像的特徵，以確定結晶化拍攝的結果：晶體、微晶體、相位分離、表面效應、沉澱物還是無變化。

如果是晶體，檢晶儀就對該蛋白質執行最優化過程，以確定該結晶的最優化條件，進而執行衍射實驗以確定蛋白質的結構。此外，科學家還可以根據結晶拍攝的結果，將已成功結晶的蛋白質與具有相似特性但結構未知的蛋白質進行對比。這可以作為對這些未知結構的蛋白質進行結晶的出發點，進而能夠確定它們的結構。

如果產生的晶體結構不佳或不夠大，科學家們仍可利用這些信息來幫助他們更好地確定產生結構良好的晶體所必需的條件。舉例來說，他們可能瞭解到蛋白質 X 在條件 A 下產生了微晶體，而蛋白質 A 在條件 Z 下也產生了微晶體。基於這些信息，他們能夠進行其他實驗來推斷出需要最優化哪些條件才能產生更大、結構更好的晶體。

分析這個實驗的結果還能夠幫助研究人員更好地理解蛋白質結晶學的基本原理。利用 World Community Grid，全面的結晶學圖像分析首次得以完成，而由於其計算的複雜性，這在以前是不可能完成的任務。這個實驗又使 CrystalVision 得到改進，從而能夠提供更快更準確的圖像分類。

蛋白質結晶學管道的改進使研究人員能夠更快地確定多種與癌症相關的蛋白質的結構。這將提高我們對這些蛋白質功能的理解，並能幫助我們發現可能的藥物介入方法，以便攻克這種致命的疾病。

* 還存在其他一些用於理解蛋白質的結構和功能的方法，包括同樣在 World Community Grid 上運行的「人類蛋白質組摺疊」項目改採用的方法。基於這項工作的性質，改進所有研究方法對於完善我們對人類機體和疾病的認識非常重要。

BOINC
伯克利開放式網絡計算平台（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing，簡稱BOINC）是目前主流的分佈式計算平台之一，由加州大學伯克利分校的電腦學系發展出來的分佈式計算系統。它本身設計成用於 SETIhome項目，但逐漸在其他領域包括數學、醫學、天文學、氣象學等。BOINC現時旨在為各研究者提供彙集全球各地大量個人電腦的強大運算能力。直至2012年3月25日，BOINC活躍： 290,743 志願者， 472,834 計算機。
24 小時平均： 6.300 PetaFLOPS.

運行原理安BOINC軟件的個人電腦在閒置時會使用個人電腦的CPU進行運算。即使個人電腦正被使用，假如仍有空閒的CPU週期，BOINC也會用作計算。如果使用者的電腦裝有支持NVIDIA CUDA或ATI Stream技術的圖形處理器(GPU)，某些BOINC項目的計算速度將比單純使用CPU的版本提高2至10倍（2）。
當參與者使用個人電腦參與BOINC項目時，BOINC會與項目的服務器通信，服務器會向個人電腦提供工作包（Workunit，簡稱為WU），然後個人電腦會對工作包作出運算。完成後BOINC會把結果上傳至項目的服務器。
每個項目有它的服務器，它用作協調各參與電腦的工作，包括發送工作包、接收已處理的結果、核對大量的結果再作處理，成為研究人員需要的數據。由於個別的個人電腦可能會在運算過程出現錯誤，所以服務器一般會把同一工作包傳送至多個參與者，並比較各個結果。
BOINC設有積分系統，積分間接反映參與者的貢獻。因為在BOINC上可以運行的項目千差萬別，比如項目A的工作包在某台電腦上需要3個小時完成，而項目B的工作包在該電腦上需要30個小時才能完成，顯然用完成的工作包的數目來衡量工作量是不可行的；類似的，電腦性能也有差別，用CPU時間來衡量工作量更是不行的。積分系統只能通過一定的算法得到參與者實際完成的計算量。
BOINC 從版本 6.4.5 起，開始支持GPU運算，目前有GPUgrid.net、SETIhome、Milkywayhome、A.UAhome、Collatz Conjecture、DNETCHome等多個GPU 專案。

說白了就是下載一個數據包程序運行，再把數據包，返回總站上。

詳細操作和下載請到中國分佈式計算總站

項目
舊BOINC標誌隨著BOINC普及，越來越多研究都使用BOINC，以下是依功能分類的項目列表：（粗體顯示**重要工程）
生物學、醫學DockingHome — 研究更深入的蛋白質鍵結和反應的原子等級構造和細節，並借由其研究結果來研發藥物以治療人類疾病。
DrugDiscoveryHome — 研發藥物以治療人類疾病。
Malaria Control — 模擬瘧疾的影響及控制。
Predictorhome — 預測蛋白質的結構，目前已停止運作。
Proteinshome — 推論DNA的次序，目前已停止運作。
GPUGRID.net — 研究分子生物動力學相關的研究，主要運行環境為支援CUDA的NVidia GPU。
Rosettahome — 研究蛋白質的摺疊。
RALPHHome — RosettaHome的測試專案。
SIMAP(Similarity Matrix of Proteins) －一個蛋白質同源計算序列並可以對這些序列數據提供專業的檢索工具的數據庫。
TANPAKU—利用布朗動力學方法計算蛋白質的結構，目前已停止運作。
POEMHOME — 利用能量法來研究蛋白質的結構。
MindModelingHome — 研究人類腦部的認知科學。
SuperlinkTechnion — 幫助科學家研究人類基因及其異常所產生的疾病。
The Lattice Project — 美國馬里蘭大學的研究生物資訊學領域相關的分佈式計算平台。
Virtual Prairie
CelsHome
RNA world —研究分析生物中RNA的分子結構。
DNAHome—研究有關生物中DNA的基因調控作用。

目前世界有許多能為人類造福的項目都因計算不足而擱淺，或者沒有很快完成！因此，我呼籲大家利用CPU的閒置計算能力，幫忙做做計算，也是為人類做貢獻！通過加入分佈式計算，你就可以為這些項目出一份力，大家可以進入****** 中國分佈式計算總站******下載客戶端，然後選擇自己感興趣的項目，加入以後就是自動下載任務，自動計算，自動上傳結果，並且計算的優先級是最小的，也就是說只有CPU空閒時才計算，如果你有任務，CPU會優先計算你的任務，因此電腦一點都不卡，還可以手動調節CPU的利用率

BOINC和Folding.home的成果都是公開的

中國大量生物、醫藥類研究引用了Folding.home的研究成果

如：

《藥物發現網格設計與實現》
張文舉（1）陳曙東（1）劉了（3）馬范援（1）沈建華（2）
（1）上海交通大學計算機系,上海200030 （2）中科院上海藥物研究所,上海201203 （3）江南計算技術研究所,無錫214083

《一種分佈式網格計算框架以及在大規模分子動力學模擬中的應用》
王文睿（1）陳國良（1）邢利榮（2）陳華平（1）孫廣中（1）單久龍（1）
（1）中國科學技術大學國家高性能計算中心,安徽合肥230027 （2）上海電力學院數理系,上海201300

《GROMOS96分子動力學模擬的並行優化算法》
王文睿陳國良孫廣中
中國科學技術大學計算機系國家高性能計算中心,合肥230027

(以上文章來自N多網)

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