BOINC или как можно помогать современной науке.

Лет 10 назад, я как давний фанат астрономии и фантастики, подсел на програмулину, которая вместо скринсейвера включала на моем PC обработку массивов данных для научной программы по поиску внеземных цивилизаций SETI. Процессор шуршал, на экране отображались произвольные псевдонаучные картинки, время от времени она подкючалась к инету и обменивалась данными с общей базой. В итоге, я пальцем об палец не ударяя помогал ученым выискивать в космических радиоволнах сигналы, которые могут оказаться исскуственными.:)

На днях я попытался установить эту програмульку снова, узнал, что теперь она обслуживается программой BOINC http://boinc\berkeley.edu/download\php, и увидел, что теперь помимо SETI там десятки научных программ!

Каждый из нас может установить у себя BOINC, выбрать привлекательный в его глазах проект (или 2 и больше) и, вместо простоя, наш процессор будет помогать ученым просчитывать мириады вариантов в их реально сложнейших задачах - там, где ученые какой-нибудь лаборатории могли выставить для решения задачи 40-80 компьютеров и потратили бы десятки, а то и сотни лет на рассчеты, даже с учетом мощности современных компьютеров, теперь они тратят на задачу по 1-2 года, благодаря десяткам и сотням тысяч пользователей по всему миру, которым не жалко потратить 5 минут на установку BOINC, который для обычного пользователя не отличается ни чем от любого скринсейвера, разве что изредка интернет требует, да скромное место на винте (у меня пока больше 100 мег не кушал).

Программ там полно, я пока выбрал старую SETI и программу по борьбе с малярией в Африке. Есть программа просчета земного климата, физические лаборатории, там всего навалом, ссылки на сайты этих программ и различные статистические программы есть на том же сайте http://BOINC\berkeley\ed.

Прошу, расскажите своим френдам о BOINC, на статистичекой карте используемые в BOINC ресурсы небольшой Норвегии равны BOINC ресурсам всей России, про Украину я вообще молчу. Давайте поможем ученым, жаль, когда мощнейшие процессоры на наших компах простаивают. :)

Кстати, может кто знает про аналогичные проекты у нас?

BOINC.

Вчера, уже не по какому поводу, в разговоре между мной и соседом была упомянута программа, название которой является так же заголовком этого поста. Сосед постоял, подумал и изрёк что-то вроде: "А напиши об этом в своём ЖЖ, может кто-нибудь и заинтересуется." Сначала я подумал, что это будет бессмысленно, но потом решил, что, возможно, кто-нибудь и не знает об этой программе и присоединится к проекту.

Итак, что же такое BOINC? (Не путать с BOINK - отличным эротическим журналом о студентах, придуманным студенткой Бостонского Университета). Как известно, далеко не всегда, CPU (central processing unit, а попросту процессор) вашего компьютера использует все 100% своих ресурсов. Большинство времени, когда вы не проводите антивирусную проверку, не играете в современную компьютерную игру, или не работаете с видео\3д графикой, ваш процессор использует примерно от 1 до 40 процентов своих ресурсов. То есть, когда вы "сидите" в интернете, слушаете музыку или оставляете компьютер включенным на длительное время (например, чтобы обмениваться файлами по P2P - eMule, bittorent и т.п.), то большая часть ресурсов процессора не используется. В следующем абзаце пойдёт речь о том, как можно их использовать.

Современная наука сталкивается с большим количеством задач, которые требуют огромного количества вычислений. Например, исследования космоса, человеческого генома, поиск лекарств от таких болезней, как СПИД и рак, просчёт климатических изменений на планете и тому подобные проекты. В около 20 лет назад в университете Беркли разработали программу, с помощью которой можно объединить миллионы компьютеров по всей планете в одну сеть и использовать её мощность для произведения вычислений, на которые у отдельных университетских сетей уходило бы огромное количество времени (десятки\сотни тысяч лет). Университет Беркли начал с SETI@home (Search for Extraterrestrial Life At Home) - проект по исследованию волн, приходящих из космоса с целью поиска следов внеземных цивилизаций (кстати, в одной из серий X-Files на компьютере у Малдера запущена эта программа). На практике, зелёных человечков не нашли (кажется), но данные, полученные в ходе работы проекта, и сегодня помогают в составлении подробной карты звёздного неба и исследовании космоса. Параллельно с SETI@home другими исследовательскими институтами были запущены подобные проекты по медицине, химии, физике и другим дисциплинам.

Несколько лет назад в Беркли создали программу, позволяющую объединить несколько таких проектов и равномерно распределять между ними неиспользуемые ресурсы вашего компьютера, а также без вашего вмешательства отсылать полученные материалы и получать новые порции работы. Так появился BOINC.

На моих компьютерах подобные программы работают уже около семи лет. Последние пару лет я пользуюсь BOINC. В данный момент мой компьютер участвует в 4 проектах:

SETI - исследования космоса.

http://setiathome.berkeley.edu/

einstein@home - исследования гравитационных волн.

http://www.einsteinathome.org/

climateprediction.net - эксперимент по просчёту климата в 21 веке.

http://climateprediction.net/

World Community Grid - медицинский проект, исследующий различные медицинские проблемы. В том числе и СПИД, а также, методы его лечения.

http://www.worldcommunitygrid.org/

Чтобы присоединиться к сети добровольцев по всему миру, нужно скачать клиент BOINC с официальной странице проекта и следовать дальнейшим указаниям, на этой странице (зарегистрироваться, выбрать проекты, в которых хочешь участвовать, настроить, когда программа будет работать и т.п.). Вся информация об использовании BOINK дана на указанной мной странице, но я с большим удовольствием отвечу на ваши вопросы в комментариях к этому посту.

Спасибо, что прочитали этот текст. Надеюсь, я смог вас заинтересовать.

Всем хорошего дня ^_^

Как стать компьютерным донором

Ученые из Института проблем передачи информации РАН внедряют в общество новую технологию: использование ресурсов персональных компьютеров обычных граждан для сложнейших вычислений научных проектов. При этом пользователи самостоятельно выбирают проекты, которым они хотят помочь, опираясь исключительно на презентацию проекта в сети и репутацию их авторов. Время, когда ученые должны убедить людей в важности их работы, рассказывая о ней понятным человеческим языком, наконец-то настало!

О новой технологии и о том, как принять участие в проекте ученым и интернет-пользователям, нам рассказал ведущий научный сотрудник Института проблем передачи информации РАН, председатель российского отделения «International Desktop Grid Federation» Михаил Посыпкин.

Михаил, в чем состоит идея добровольной помощи науке через персональные компьютеры?

http://desktopgridfederation.org/

Идея состоит вот в чем. Когда вы работаете на своем компьютере ― с документами или в интернете ― ваш компьютер, как правило, загружен только на некоторую часть своей мощности, обычно не больше 5-10 процентов. В этом легко убедиться, открыв монитор производительности при помощи комбинации клавиш «ctrl-alt-del» и активации соответствующего пункта списка. Я уже не говорю про те ситуации, когда компьютеры включены, но за ними никто не работает ― например, обеденные перерывы. Также нередко компьютеры оставляют включенными на ночь, и они «работают вхолостую». А любой свободный ресурс, будь то центральный процессор, оперативная или дисковая память, может быть предоставлен ученым для выполнения полезных и нужных науке и обществу расчетов. Так как понятие «износ ресурса» в данном случае практически отсутствует, то предоставляя свободную мощность своего ПК для расчетов, пользователь практически ничего не тратит.

Как интернет-пользователи могут принять участие в таком проекте?

Предоставить ресурс своего компьютера кому-либо можно при помощи сети интернет и технологии «Грид-систем из персональных компьютеров» (ГСПК). Существует несколько систем для добровольных вычислений. Это BOINC, XtremeWeb-HEP, OurGrid, Condor и другие. Наиболее популярная и занимающая сейчас практически весь сегмент добровольных вычислений ― система BOINC.

http://boinc.ru

Пользователь, который желает помочь развитию науки, просто подсоединяется к заинтересовавшему его научному проекту, список которых есть на сайте системы. Для этого на своем компьютере необходимо установить специальную программу ― клиентскую часть системы BOINC, это очень легко. После чего пользователь может указать адрес одного или нескольких проектов, в которых он решил принимать участие. Далее клиент подключается к серверу проекта, и на компьютер пользователя по сети начинают поступать и выполняться задания. Другими словами, с сайта проекта на ПК пользователя скачивается исполняемый файл приложения, затем скачиваются исходные файлы с данными, которые нужно обработать. После этого, как правило, запускается несколько экземпляров приложения с соответствующими входными данными. Каждый файл входных данных называется «Work unit» ― расчетный блок. Задача, решаемая в проекте, содержит обычно достаточно большое число таких блоков. После обработки расчетного блока формируется файл результата, который отсылается обратно на центральный сервер проекта. Далее задача сервера ― обработать результаты, полученные от пользователей. Он должен свести их воедино и предоставить информацию конечному потребителю ― автору проекта.

Схема работы программного обеспечения BOINC

Кстати об авторах проектов. Что нужно ученому, чтобы организовать свой проект добровольных вычислений?

Ну, во-первых, иметь компьютер и постоянное подключение к интернету. Это не обязательно должен быть мощный сервер, достаточно недорогого сервера самой простой конфигурации. Причем этот компьютер должен иметь внешний IP –адрес, что делает доступным подключение клиентов из любого конца планеты. Как правило, с получением сервера и внешнего IP-адреса в научных учреждениях проблем не возникает.

Затем автор проекта должен установить на этом сервере программное обеспечение BOINC. Необходимое обеспечение и документация разработчика имеется на сайте BOINC. Это несколько программ, которые будут периодически запускаться на данном сервере. Серверное обеспечение BOINC будет эти программы вызывать и запускать. Их задача как раз - сформировать работу, раздаваемую клиентам – донорам ресурсов, а затем обработать полученные результаты.

Затем ученому необходимо собственно разработать и запрограммировать BOINC-проект. Ведь поскольку речь идет о конкретной задаче, известной только автору проекта, естественно, что никто за него проект не напишет.

Сам процесс разработки проекта для BOINC ― достаточно трудоемкое мероприятие, требующее определенной программисткой квалификации. В этой связи российское отделение Международной федерации Грид-систем из персональных компьютеров (готово оказывать помощь. В нашу задачу входит поддержка отечественных разработчиков распределенных приложений. Если у кого-то из них возникает желание создать такой проект, то мы помогаем советами, оказываем консультации по технологии, а в некоторых случаях предоставляем свои мощности для размещения проектов. У нас такой опыт уже есть с Иркутском, а как раз сейчас мы сотрудничаем с механико-математическим факультетом МГУ ― создаем проект для решения совместными усилиями одной важной математической задачи.

А зачем разбивать вычисления на множество маленьких подзадач? Не проще ли большую задачу сразу посчитать на суперкомпьютере? И как определить ученому, с помощью какого ресурса эффективнее посчитать ту или иную задачу ― с помощью ГСПК или используя суперкомпьютер?

Добровольные вычисления применимы к классу очень тяжелых задач, которые требуют огромного процессорного времени на расчеты, и которые можно разделить на много маленьких подзадач. То есть это те задачи, с которыми в одиночку справился бы только суперкомпьютер. Но тут надо учитывать, что любой суперкомпьютер, даже такой мощный, как, например, недавно установленный в МГУ «Ломоносов», вынужден делить эту мощность между большим числом потребителей. И естественно, нет возможности предоставить его в монопольное использование какой-то исследовательской группе. Поэтому пользователь все равно получает только часть ресурса, так называемую квоту. И вот эта квота, конечно же, заметно скромнее декларируемой мощности суперкомпьютера. Поэтому если сравнивать добровольные вычисления и суперкомпьютеры, то вычислительный ресурс, который можно получить с помощью добровольных вычислений, не уступает типичной квоте, а нередко и превосходит ее.

Но есть важный момент, который необходимо понимать. Помимо процессорной мощности и оперативной памяти важную роль играет скорость передачи данных между вычислительными узлами. Как правило, суперкомпьютеры обладают высокоскоростной сетью для передачи данных. То есть процессоры могут обмениваться друг с другом информацией, причем делают это на очень высоких скоростях. У добровольных вычислений такой возможности нет. Клиенты взаимодействуют через центральный сервер проекта. Это единственный способ взаимодействия, непосредственно между собой они не могут взаимодействовать. Также есть различия и в гарантии предоставления ресурса. Добровольные вычисления опираются на ресурсы компьютеров частных лиц и организаций, которые не подписывают договоров и гарантий услуг, и естественно, эти люди могут в любой момент, например, выключить компьютер, иногда на несколько дней. И получается такая ситуация: компьютер получил задачу, его выключили, через три дня включили, и он продолжил расчеты. Но три дня эта подзадача была неактивна! И в этой ситуации происходит дублирование ― задачу пересылают еще кому-то. Конечно, это неэффективно. Конечно, на суперкомпьютерах так не делается, потому что есть гарантия того, что на протяжении определенного времени выделенный ресурс будет полностью в вашем распоряжении. То есть если ваша задача чувствительна к высокоскоростной передаче данных, если вам требуется полная доступность процессоров на каком-то интервале времени, то, безусловно, такие задачи необходимо решать на суперкомпьютерах. Но есть очень много задач, которым это не нужно. Они распадаются на абсолютно независимые подзадачи, которые можно рассчитывать на разных машинах, и им совершенно необязательно взаимодействовать. Вот тогда можно задействовать гораздо более дешевый ресурс – ресурс простаивающих мощностей интернет-пользователей. Это позволит разгрузить ресурсы суперкомпьютеров для выполнения целевых вычислений.

Суперкомпьютер "Ломоносов"

А сами научные группы оплачивают участие своих проектов в распределенных вычислениях? Скажем, есть ли какая-та плата за размещение проекта на сайте BOINC? А за пользование ресурсом суперкомпьютера?

Нет, исследователи практически никогда напрямую не оплачивают те компьютерные ресурсы, которые им предоставляют на суперкомпьютерах. Но надо понимать, тем не менее, что эти ресурсы стоят очень дорого. Это большие затраты на разработку, сборку, администрирование суперкомпьютера и поддержание его работоспособности, которые ложатся тяжелым бременем на бюджет любого учреждения. Что же касается ГСПК ― то фактически все затраты сводятся к поддержанию одного сервера. Причем совсем не обязательно, чтобы этот сервер был целиком выделен для расчетов этого проекта. В нашей практике мы используем виртуальные машины. То есть на одном сервере размещается несколько проектов. Естественно затраты на содержание здесь минимальны. Это может позволить себе практически любой коллектив, и затраты бюджета учреждения здесь примерно равны затратам на поддержание одного персонального компьютера.

Есть ли уже примеры подобных успешных российских проектов?

Российских проектов пока что очень мало, потому что их создание началось совсем недавно. Самые известные ― это SAT@home, Gerasim@home и Optima@home. Из международных проектов хотелось бы отметить проект Climateprediction.net, посвященный численному моделированию климатических процессов. Интересные результаты получены в рамках проекта Einstein@Home: в результате анализа сигналов из космоса были обнаружены новые звезды ― радио-пульсары. Много проектов в области биоинформатики. Например, в рамках проекта Rosetta@home производится расчет конформаций белковых соединений, имеющих важное значение при разработке лекарств.

В нашем совместном проекте с Иркутском SAT@home математическая часть сделана учеными из Иркутска из группы Семенова Александра Анатольевича, мы же помогли консультациями по разработке и развертыванию BOINC-проекта ПО и предоставили сервер для размещения проекта.

А пользователь может выбрать, в каком проекте принимать участие?

Да, он имеет такую возможность. Когда вы устанавливаете программное обеспечение BOINC, вам предоставляется список проектов, из которых можно выбрать. Кроме того, информация о BOINC-проектах может быть получена со специальных статистических сайтов.

Пользователь может выбрать не один проект, а несколько. Обычно такой выбор осуществляется на основе анализа описания. Если пользователю кажется, что решаемая в рамках проекта задача научно значима, то он его предоставляет вычислительный ресурс своего ПК. К тому же, когда пользователь подключается к проекту, он доверяет разработчику. То есть он принимает, что, если автор проекта декларирует, что идет расчет генома или, допустим, вакцины от рака, значит, в действительности идет расчет именно этих данных. Это исключительно вопрос доверия к научной репутации автора проекта.

И это также очень хороший пример взаимодействия между учеными и обществом. Пользователь сам определяет, какой коллектив поддерживать, а какой нет, опираясь на экспертные оценки других исследователей, на серьезность публикаций. То есть он оценивает сам, как эксперт, но без вмешательства государства. И для ученых это совсем нетривиальная задача – убедить людей в том, что проект нужный, рассказать о нем простым и понятным языком.

А как пользователю определить, сколько компьютерных ресурсов ему лучше предоставить, чтобы и пользу принести, и компьютер не завис в расчетах, а исправно работал?

Вообще загрузка определяется опытным путем в зависимости от того, насколько люди заинтересованы в предоставлении ресурсов. Причем вы не даете весь ресурс вашего компьютера, вы даете только ту часть, которую вы хотите дать. Когда вы работаете, целесообразно предоставлять не более 50%, тогда это не отразится на вашей работе. Если же вы хотите поиграть в какую-то компьютерную игру, тогда лучше вообще выключить проект, потому что компьютерная игра – это ресурсоемкое приложение, и оно будет конфликтовать с расчетами. В ночное время или в перерыв можно предоставить для расчета даже 100% ресурса. Но вообще, добровольцы загораются идеей считать больше. Я знаю, многие даже специально покупают компьютеры, которые отдают именно для добровольных вычислений. Люди таким образом даже соревнуются между собой.

За «карточку почетного донора»?

Именно! Есть статистические сайты, которые учитывают, кто, сколько ресурсов предоставил. При расчете проекта пользователю начисляются определенные очки. Они накапливаются, и если у какого-то пользователя их много, он сразу выделяется из общей массы. То есть присутствует элемент соревновательности. Это и мотивирует людей вкладывать собственные средства в покупку техники, чтобы предоставить ее для расчета проектов. Сейчас есть проекты, в которых хорошим тоном считается упоминание в публикациях имен или «ников» пользователей, которые предоставили свои мощности для расчетов. Иногда пользователям-лидерам выдают сертификаты в рамочках.

Как вы считаете, какой технологии принадлежит будущее при расчете ресурсоемких задач: суперкомпьютерам, облакам, обычными гридам или ГСПК?

ГСПК демонстрируют реальную производительность, измеряемую сотнями терафлопсов и сводят к минимуму затраты на создание распределенной среды. Но плюсы есть, конечно, у всех вышеназванных систем. Видимо правильно говорить о том, для каких задач целесообразно применять те или иные системы. А также об их интеграции между собой. В этом направлении плодотворно работает коллектив из Венгерской академии наук под руководством Питера Качука. Немало сделано и в нашем отделе в ИППИ РАН, руководимым профессором А.П. Афанасьевым. То есть сейчас ведутся исследования именно в направлении того, чтобы различные высокопроизводительные системы не существовали отдельно, не конкурировали, а взаимодействовали и взаимодополняли друг друга. Именно за такими разработками будущее.

Про распределенные вычисления.

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%...

Размышляли мы тут с другом недавно на тему распределенных вычислений. Я его все подбиваю завести страничку в LJ, чтобы мысли интересные записывать, но он что-то не торопится. Не буду выкладывать полностью наши соображения, надеясь на то, что когда-нибудь он опишет это сам. Обозначу лишь некоторые моменты.

Идея распределенных вычислений не нова и с успехом реализуется. Правда, темпы можно значительно нарастить. Сейчас участники распределенных вычислений - это в основном, энтузиасты, болеющие за науку и НТП, а большинство даже понятия не имеет, что же это такое. А представьте, что, например, Билл Гейтс со своим Майкрософтом в ОС Виндовс вставляет клиент для распределенных вычислений, выключенный по умолчанию, но в момент установки системы вопрошающий о своей судьбе, суля за свою работу какие-нибудь бонусы в виде бесплатных обновлений, например, или дополнительного бесплатного софта, или даже бесплатного подключения к Интернету, если вдруг будет возможным поставить это на коммерческие рельсы. С какого-то момента вся миллиардная армия пользователей Окон узнает о наличии такого клиента и какая-то часть обязательно его включит и тогда, компания Майкрософт или какая-нибудь другая, сможет принимать заказы на вычисления огромной сложности для различных исследовательских институтов, зарабатывая тем самым деньги и продвигая НТП.

Конечно это очень сырая идея и нуждается в куче доработок, но ведь сейчас тратятся деньги на строительство суперкомпьютеров, мощности которых и близко не подбираются к тому вычислительному ресурсу, который могут дать миллионы и миллионы пользователей современных ПК.

Распределенные вычисления (от bazzilic)

Многие из вас, дорогие друзья, наверняка пользуются p2p сетями (ed2k, GNUTELLA, bitTorrent, etc.), но немногие из вас, думаю, знают о том, что p2p сети используются еще для очень многих вещей. И вот об одной из них мне и хочется вам рассказать. А называется это вещь распределенные вычисления.

Существует множество очень ресурсоемких задач, таких, что решение их на самых мощных современных суперкомпьютерах и вычислительных кластерах заняло бы сотни, а то и тысячи лет. А теперь нажмите ctrl+alt+del и посмотрите на загруженность своего процессора. Скорее всего она не превышает 5%. И у меня как правило не превышает. А таких как я и вы миллионы. Так почему бы не использовать такую чертову пропасть простаивающих вычислительных мощностей??? Вот так и появились распределенные вычисления. Суть в следующем: есть сервер, который раздает задания, а есть клиенты (это мы), которые их принимают и считают, а потом возвращают результаты подсчетов. Собственно, от нас требуется установить программу-клиент, которая будет все делать сама и будет использовать свободные в данный момент мощности компа.

Чтобы пользователю было не скучно, эти клиенты показывают красивые картинки, иллюстрирующие их работу. Часто их можно использовать в качестве скринсейвера.

Основные направления этих вычислений - математические, физические, информационные технологии и биологические.

Математические - это на любителя. Эти, как правило, занимаются тем, что ищут какие-нибудь огромные простые числа, корни каких-нибудь уравнений и т.д. Единственное (на мой взгляд), зачем стоит этим заниматься (если, конечно, это не вызывает у вас интереса) - за некоторые из этих достижений всякие фонды дают немалые вознаграждения. Например, тот, кто найдет простое число, в котором более 1e7 разрядов получит $100 000.

Представители математических систем: Fermat, GIMPS, NFSNet, Seventeen or Bust.

Физические - это тоже на любителя. Здесь, как правило, воспроизводят разнообразные молекулярные процессы (лично для меня - не очень интересно). Есть, правда, пара очень интересных проектов. Это ClimatePrediction и SETI@home. ClimatePrediction (проект BBC) занимается предсказанием погоды вперед на 50 лет, используя современные методы прогнозирования погоды (одна из целей - проверить состоятельность нынешних методов). SETI@home занимается поиском внеземных цивилизаций :) Да-да, вы не ослышались. Они исследуют космический шум, постоянно записываемый радиообсерваторией в Аресибо. Предполагается, что сигналы, исходящие от инопланетных рас, будут распределены по гауссиане, вот люди и ищут. Параллельно, они еще много чего, связанного с этим шумом изучают.

Представители физических систем: ClimatePrediction, SETI@home, Einstein@home, LHC@home, Muon, uFluids.

Информационные технологии. Здесь есть кое-что очень интересное, хотя проектов на эту тему не так много. Есть несколько проектов, связанных с методами хеширования (точнее с поиском ключей по хешу), один из которых заслуживает особого внимания. Это Rainbow Crack - проект, создающий таблицы, в которые будут записаны все возможные пароли и соответствующие им хеши по всем распространенным в мире алгоритмам хеширования (!). Осознаете размах?

Представители систем на тему информационных технологий: DIMES, Distributed.net, Rainbow Crack.

Бологические - на мой взгляд, это самые полезные. В основном они занимаются моделированием белковых процессов в поисках лекарств от/методов борьбы с раком, СПИДом, болезнью Альцгеймера и другими смертельными и неизлечимыми болезнями. По-моему, если участвовать в каком-либо проекте, то в одном из этих.

Представители биологических систем: Folding@home, Cancer Research Project, Rosetta@home, World Community Grid.

http://distributed.ru/

Участие добровольцев в изучении редкой болезни Зика (Zika) с помощью распределенных вычислений

Команда OpenZika добавляет новые ресурсы для продолжения массивного анализа данных

Автор: исследовательская группа OpenZika

20 декабря 2018 г.

(Переведено с помощью гугл переводчик)

Резюме

Новые исследовательские модели, новый студент, новые публикации, новое сотрудничество и постоянный анализ данных - все это подробно описано в этом всеобъемлющем обновлении исследовательской группы OpenZika.

Текущая лабораторная работа

Исследовательская группа доктора Каролины Андраде, LabMol, работает над анализом данных, сгенерированных проектом OpenZika. Доктор Мелина Моттин ведет эту задачу.

Мы анализируем виртуальный экран от OpenZika против белка ZIKV NS5, ключевого вирусного фермента, который необходим для созревания вируса и формирования инфекционных вирусных частиц. Полноразмерный белок NS5 содержит два домена, представляющих две разные мишени: метилтрансферазу NS5 и полимеразу NS5. NS5 метилтрансферазный домен метилирует или присоединяет метильные (CH3) радикалы к структуре крышки РНК; и NS5-полимеразный домен синтезирует вирусную РНК и, таким образом, важен для выживания ZIKV и установления инфекции в клетках-хозяевах.

Нам помогают другие бразильские исследователи, которые помогают анализировать большие данные, генерируемые расчетами стыковки из World Community Grid. Профессор Рузвельт Алвес да Силва (Федеральный университет Гояс), д-р Жоао Х. Мартинс Сена (Фонд Освальдо Крус, FIOCRUZ) и доктор Педро Торрес (Кембриджский университет) помогают доктору Моттину и команде LabMol справиться с массовыми количество данных, которые мы генерировали. Кроме того, д-р Моттин обучает нашего нового магистра, Бруну Соуза. Она уже анализирует данные и готовит отчеты.

Кроме того, мы подготовили капсидные белки (из вирусов Зика, Денге и Западного Нила), чтобы «накормить зверя» (то есть, чтобы продолжать создавать рабочие места для стыковки, которые вы все нам интересуете), и выполнить расчеты по стыковке. Капсидные белки флавивируса не имеют ингибиторов, которые совместно кристаллизуются, поэтому мы выполнили предсказание связывания карманных структур капсидной структуры ZIKV. Были определены два обязательных кармана. Затем мы представили стыковочные работы, связанные с карманом 1 и 2 капсидного белка, с базой данных ZINC15 (содержащей 30,2 миллиона соединений).

Доктор Моттин посещает доктора Экинса

(Слева направо) Члены лаборатории фармацевтических препаратов Сотрудничества Кимберли Цорн и доктор Томас Лейн; Доктор Мелина Моттин из LabMol; и со-главный исследователь доктор Шон Экинс на фото в лаборатории Collaborations Pharmaceuticals в Северной Каролине

Доктор Моттин провел почти месяц в качестве приглашенного исследователя в лаборатории доктора Шона Экинса в Северной Каролине. Она работала над моделями Байеса и Случайного леса для Зики, денге и Эболы, используя общедоступные данные. Основная цель этой работы состояла в том, чтобы разработать и внедрить эти модели, чтобы помочь повысить эффективность окончательного выбора соединений для тестирования на вирусы. (Например, мы можем построить модель машинного обучения для Zika и связанных с ней флавивирусов, которая может помочь предсказать, какие соединения с большей вероятностью будут иметь активность целых клеток, что дополнит нашу целевую стыковку в OpenZika.) Модели теперь оптимизируются с помощью новые наборы данных, полученные из литературы и баз данных, таких как ChEMBL и PubChem, для создания новых и более надежных моделей машинного обучения для прогнозирования активности вирусов Зика и денге.

Недавно обнаружены новые ингибиторы-кандидаты

Недавно мы закончили анализ виртуального экрана от OpenZika в отношении протеазы ZIKV NS2B / NS3, ключевого вирусного фермента, необходимого для созревания вируса и формирования инфекционных вирусных частиц. Приблизительно 6 миллионов соединений были состыкованы с протеазой ZIKV, за которыми следовали стыковочные фильтры на основе взаимодействия, чтобы найти соединения, которые, как было предсказано, хорошо пристыковались к аллостерическому сайту. Затем мы использовали модели машинного обучения в качестве фильтров (наш набор байесовских моделей, которые предсказывают микросомальную стабильность печени мыши, отсутствие цитотоксичности и растворимости). В конечном итоге мы визуально проверили способы связывания лучших 318 соединений и сузили их до 27 кандидатов. Эти кандидаты будут куплены и затем проанализированы нашими сотрудниками, чтобы определить их эффективность в ингибировании протеазы, а также их эффективность в клеточных анализах.

Мы также проанализировали результаты стыковки, касающиеся базы данных Chembridge (~ 1 млн. Соединений) против полимеразы NS5 (сайты РНК и NTP) и метилтрансферазы NS5 (активные сайты, SAM и GTP), а также геликазы NS3 (сайты ATP и РНК). Мы отфильтровали соединения с лучшим рейтингом по разработанным моделям ZIKV QSAR и провели медицинский химический осмотр отфильтрованных соединений, отобрав всего 33 соединения. Следующими шагами будет заказ этих соединений и их экспериментальное тестирование (Рисунок 1).

Рисунок 1. Рабочий процесс экспериментов по виртуальному скринингу, выполненных для геликазы NS3, полимеразы NS5 и метилтрансферазы NS5 с использованием базы данных ChemBridge (~ 1 миллион соединений)

Предстоящие и недавние публикации

Недавно мы опубликовали обзорный документ под названием «Вычисление лекарств для вируса Зика». Этот документ был опубликован в специальном выпуске Бразильского журнала фармацевтических наук. В этой статье мы кратко излагаем текущие усилия по поиску вычислительных лекарств и их применение для обнаружения лекарств против ZIKV. Мы также представляем успешные примеры использования вычислительных подходов к открытию лекарств ZIKV, включая наш проект OpenZika.

В ноябре мы опубликовали основной обзор под названием «A – Z of Zika», в журнале «Drug Discovery Today». Это всесторонний обзор недавних достижений в усилиях по открытию лекарств ZIKV, в которых подчеркивается репозиционирование лекарств и соединений с компьютерным контролем, включая недавно обнаруженные ингибиторы вируса и клетки-хозяина. Также описываются и обсуждаются перспективные молекулярные мишени ZIKV, а также мишени, принадлежащие клетке-хозяину, как новые возможности для открытия лекарств ZIKV. Все эти знания не только важны для продвижения борьбы с вирусом Зика и другими флавивирусами, но и помогут научному сообществу подготовиться к следующей возникающей вирусной вспышке, на которую нам придется реагировать.

Д-р Экинс, д-р Андраде и д-р Моттин вместе с другими исследователями недавно опубликовали обзорный документ «Высокая пропускная способность и вычислительная перепрофилирование для забытых болезней», принятый в журнале Pharmaceutical Research. В этой статье описываются усилия по перепрофилированию многих лекарств, предпринимаемые в разных лабораториях по всему миру в попытке найти способы лечения многих тропических болезней.

Результаты проекта OpenZika были представлены на 256-м Национальном собрании ACS 19-23 августа в Бостоне, штат Массачусетс, США. Д-р Моттин выступил с устной презентацией и представил плакат под названием «OpenZika: обнаружение новых противовирусных кандидатов против вируса Зика» на сессии «Хемоинформатические подходы для улучшения обнаружения лекарств на основе натуральных продуктов».

Доктор Моттин, представляя в ноябре

Д-р Моттин также выступил с устной презентацией «Применение молекулярной динамики для обнаружения лекарств от вируса Зика и Schistosoma mansoni» на встрече по инициативе Южной Америки по сотрудничеству в области молекулярного моделирования (SAIMS), которая состоялась в Институте Пастера, Монтевидео, Уругвай, 4 ноября. 7. Встреча была отличной возможностью для обмена опытом и сотрудничества с южноамериканскими исследователями, которые работают с Zika.

Прошлые публикации и пропаганда

Доктор Шон Экинс представил плакат на «Симпозиуме клеток: новые и вновь появляющиеся вирусы» 1-3 октября 2017 года в Арлингтоне, штат Вирджиния, США, на тему «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика».

20 октября 2016 года была опубликована наша статья о забытых тропических заболеваниях PLoS, «OpenZika: проект всемирного сетевого сообщества IBM для ускорения обнаружения вируса Зика», и ее уже просмотрели более 5200 раз. Любой может получить доступ и прочитать эту статью бесплатно. Другой исследовательский документ «Иллюстрирование и моделирование гомологии белков вируса Зика» был опубликован в F1000Research и просмотрен> 4200 раз.

Мы также опубликовали исследовательский документ под названием «Моделирование молекулярной динамики геликазы Zika Virus NS3: анализ активности сайтов связывания РНК» в октябре 2017 года в рамках специального выпуска по флавивирусам для журнала Biochemical and Biophysical Research Communications. Это исследование геликазной системы NS3 помогло нам узнать больше об этой многообещающей цели для блокирования репликации Zika. Результаты помогут нам проанализировать, как мы анализируем виртуальные экраны, которые мы выполняли на геликазе NS3, и моделирование молекулярной динамики создало новые конформации этой системы, которые мы использовали в качестве целей на новых виртуальных экранах, которые мы выполняли в рамках OpenZika.

Новые Сотрудничества

Эти статьи и презентации помогают привлечь дополнительное внимание к проекту и стимулируют формирование новых коллабораций.

Мы начали очень важное сотрудничество с Центром инноваций в области биоразнообразия и обнаружения наркотиков (CIBFar), координируемым профессором Glaucius Oliva, который находится в Университете Сан-Паулу (USP), Бразилия, Институт физики Сан-Карлоса (IFSC). Основной целью этого сотрудничества является тестирование наших соединений непосредственно в ферментных анализах с белками вируса Зика. Наши выбранные соединения проходят тестирование, чтобы определить, могут ли они связываться с геликазой NS3 с использованием метода дифференциальной сканирующей флуоресценции (DSF) и / или могут ли они ингибировать АТФазную активность этого белка.

Другое сотрудничество было начато с бразильской группой, работающей над полусинтетическими и натуральными продуктами, во главе с профессором Луисом Октавио Регасини из Департамента химии и наук об окружающей среде Государственного университета Сан-Паулу (UNESP) и профессором Аной Каролиной Гомеш Жардим из Институт биомедицинских наук, Федеральный университет Уберландии (UFU), эксперт-вирусолог в проведении фенотипических анализов (клеточных анализов) с вирусами. Они проверяют библиотеку природных и синтетических соединений, которые включают флавоноиды, алкалоиды и диариламины, чтобы оценить их противовирусный потенциал против инфекции ZIKV in vitro. Для обнаруженных экспериментальных хитов мы выполняем расчеты стыковки, используя AutoDock Vina с белками ZIKV, используя те же протоколы и модели, которые мы разработали в проекте OpenZika. Результаты этого сотрудничества записываются в исследовательской работе, которая вскоре будет передана в научный журнал для публикации.

Доктор Шон Экинс продолжает сотрудничество с доктором Скоттом Ластером и доктором Фрэнком Шолле в Университете штата Северная Каролина для изучения флавивирусов. У них есть доступ к клеточным анализам на наличие бляшек для этих вирусов. Мы также оценивали несколько натуральных продуктов, которые они определили, чтобы предсказать потенциальные цели в Zika и оценить их экспериментально в лабораториях наших сотрудников, описанных выше.

Новый член студенческой команды

Как упоминалось выше, доктор Андраде нанял нового аспиранта Бруну Соуза для работы над проектом OpenZika. Она начала работать в лаборатории доктора Андраде в марте 2018 года, и она очень увлечена изучением и сотрудничеством в этом проекте. Она является волонтером проекта OpenZika с устройством Android и пригласила студентов и преподавателей аспирантуры, во время занятий и через ее личные социальные сети, принять участие в проекте. Она присоединяется к звонкам OpenZika с World Community Grid.

Бруна Соуза и ее автор в IX Школе молекулярного моделирования в биологических системах в Петрополисе, Рио-де-Жанейро, Бразилия

Она представила свои новые результаты в презентации, озаглавленной «Вычислительные и экспериментальные стратегии для идентификации протеазных и геликазных белков вирусов денге и вирусов Зика». Она была выбрана для участия в IX Школе молекулярного моделирования в биологических системах (IX EMMSB), 20-24 августа, в Национальной лаборатории научных вычислений (LNCC) в Петрополисе - Рио-де-Жанейро, Бразилия.

Бруна и ее вторая постерная презентация на XV Конгрессе исследований UFG, Гояния, Бразилия.

Она также представила плакат под названием «Исследования молекулярной стыковки нового соединения диариламина, активного против репликации вируса Зика». 15-17 октября она участвовала в XV Конгрессе исследований, преподавания и расширения Федерального университета Гояса (UFG), где она представила плакат под названием «Молекулярная стыковка производного антраниловой кислоты против белков Zika».

Состояние расчетов

В общей сложности мы представили почти 6,8 миллиарда рабочих мест для стыковки, в которых участвовало 427 различных целевых сайтов. На наших первых экранах использовалась более старая библиотека из 6 миллионов коммерчески доступных соединений, а в наших текущих экспериментах используется новая библиотека ZINC15 из 30,2 миллиона соединений. Мы уже получили примерно 6,3 миллиарда таких результатов на нашем сервере. (Напоминаем, что между выполнением расчетов на машинах нашего добровольца и получением результатов существует некоторая задержка, поскольку все результаты в «пакете» из примерно 10 000–50 000 различных стыковочных работ необходимо вернуть в World Сетка сообщества, реорганизованная, а затем сжатая перед отправкой на наш сервер.)

До настоящего времени,> 80 000 добровольцев, которые пожертвовали свои свободные вычислительные мощности OpenZika, дали нам расчеты на стыковку> 63 023 года ЦП, в настоящее время в среднем 66,3 года ЦП в день! Спасибо всем большое за помощь!

За исключением нескольких отставших, мы получили все результаты для наших экспериментов, которые включают стыковку 6 миллионов соединений против NS1, NS3 helicase (как сайта связывания РНК, так и сайта ATP), NS5 (как доменов РНК-полимеразы, так и доменов метилтрансферазы) NS2B / NS3 протеаза и капсид (связывающие карманы 1 и 2).

Спасибо всем волонтерам, которые отдают свое неиспользованное компьютерное время этому проекту! Мы ценим вашу помощь!

https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/...

http://www.scielo.br/pdf/bjps/v54nspe/2175-9790-bjps-54-spe-...

https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.06.014

http://www.acs.org/bostoninfo

http://www.cell-symposia.com/emerging-viruses-2017/

http://journals.plos.org/plosntds/article?id=10.1371%2Fjourn...

http://cibfar.ifsc.usp.br/english

http://www.researcherid.com/rid/http:/www.researcherid.com/r...

https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle....

Проект Einstein@Home, использующий компьютерные ресурсы всех желающих для обработки наблюдений, получил первый серьезный научный результат в виде открытия пульсара редкого типа.

За последние несколько десятков лет астрономами получено огромное количество наблюдательных данных. Эти данные требуют обработки, но, в силу того что ученых-астрономов в мире не так много и они не обладают бесконечными машинными ресурсами, эти данные зачастую остаются лежать без дела. В последнее время наметилась благоприятная тенденция объединения накопившихся наблюдений в единые базы данных, что увеличивает вероятность использования проведенных наблюдений. Одной из таких инициатив, Виртуальной обсерватории, в «Газете.Ru» была посвящена отдельная лекция.

Легкий доступ к наблюдениям — это решение одной проблемы. Основная же проблема заключается в том, что зачастую эти наблюдения никто не обрабатывает. Но решение у этой проблемы также есть.

В мире существуют несколько астрономических проектов, которые используют так называемые методы распределительного вычисления.

То есть когда обработка происходит не единым коллективом на одном большом суперкомпьютере, а большим количеством разных людей на их собственных домашних компьютерах. Для того чтобы стать участником подобного проекта, требуется немногое. Человек должен решить принять участие в проекте и скачать специальную программу из интернета. Эта программа не задействует большое количество машинных ресурсов и работает тогда, когда компьютер стоит включенным без дела.

Программа скачивает наблюдения, проводит их обработку и отсылает их в единый вычислительный центр.

Первый подобный проект, SETI@Home стартовал в 1995 году. В его рамках каждый имеющий выход в интернет может скачать программу BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), которая просматривает радиосигналы и проверяет их на наличие признаков того, что эти сигналы являются искусственными.

На основе этой же программы BOINC и проекта SETI@Home десять лет спустя, в 2005 году, стартовал проект Einstein@Home. Главная задача этого проекта заключается в проверке гипотезы Эйнштейна о существовании гравитационных волн. Для этого пользователями Einstein@Home проводится составление атласа излучаемых звёздами-пульсарами гравитационных волн для всего неба на основе данных, которые поступают из Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO). В 2009 году к этой задаче добавился поиск пульсаров по наблюдениям с радиотелескопа Аресибо, 300-метровая чаша которого расположена в Пуэрто-Рико, в кратере потухшего вулкана.

Спустя год к проекту Einstein@Home пришел первый успех.

На данный момент в проекте участвуют 250 тысяч добровольцев из 192 стран. Троим из них — семейной паре Крису и Хелен Колвин, проживающим в американском штате Айова, и математику Даниэлю Гербхардту из немецкого Университета Майнца — удалось прославиться и стать авторами первого серьезного научного открытия Einstein@Home.

Обработанные ими наблюдения позволили обнаружить пульсар редкого типа, о чем говорится в статье в новом номере журнала Science. https://www.gazeta.ru/science/2010/08/13_a_3407237.shtml?p=i...

Пульсары представляют собой быстро вращающиеся (несколько десятков, а то и сотен оборотов в секунду) нейтронные звезды, остающиеся после взрыва сверхновых. Открытый в рамках проекта Einstein@Home буквально простыми гражданами объект получил название PSR J2007+2722, он находится в 17 000 световых лет от Солнечной системы в созвездии Лисичка.

В этом же созвездии находился самый первый зарегистрированный на Земле пульсар.

Пульсар J2007+2722 за одну секунду совершает 41 оборот. В отличие от большинства пульсаров, которые вращаются с такой же частотой, у нового пульсара отсутствует спутник. По одной версии, это означает, что пульсар J2007+2722 представляет собой компонент бывшей двойной системы, «раскрученный» и «выброшенный» звездой-компаньоном. По другой гипотезе, такой пульсар может иметь относительно небольшой возраст и появиться на свет в области с аномально низким магнитным полем.

«Это волнующий момент для проекта Einstein @ Home и всех наших добровольцев, — говорит руководитель проекта, адъюнкт-профессор физики из Университета Висконсина (Милуоки, США) Брюс Аллен. — Это доказывает, что участие простых граждан может помочь ученым обнаружить новые объекты во Вселенной. Я надеюсь, что это вдохновит еще большее количество людей присоединиться к нам, чтобы помочь открыть другие тайны, содержащиеся в массивах наблюдений».

«Производительность проекта Einstein @ Home, как утверждают его руководители, составляет 250 терафлопс (терафлопс — величина, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система, 1 терафлопс = 1 триллион операций в секунду = 1000 миллиардов операций в секунду — «Газета.Ru»).

Это позволяет данному проекту находиться в первой двадцатке самых мощных суперкомпьютеров, что довольно неплохо, особенно если принять, что все эти 250 терафлопс работают над одной и той же задачей, в то время как на обычных суперкомпьютерных кластерах решаются несколько десятков задач одновременно.

Но лично я бы не сказал, что разделяю восторг по поводу этого открытия, — прокомментировал «Газете.Ru» открытие Einstein@Home сотрудник Государственного астрономического института имени Штернберга МГУ Антон Бирюков. — Это всё очень интересно, в первую очередь с той точки зрения, что сейчас астрофизика выдаёт очень много данных, которые надо как-то обрабатывать, в том числе и данные по пульсарам. Но один открытый пульсар за полтора года — это пока не так уж и много. Например, в ходе Парковского обзора было открыто 100 пульсаров за три года. Так что вряд ли можно рассматривать проект Einstein@Home как прорывный метод обнаружения пульсаров. Но в любом случае это как минимум хоть какое-то вовлечение людей, далёких от науки, в актуальную научную работу. В нашем мире, где представление обычного человека о каком-то явлении драматически отличается от знания профессионала, это, по-моему, уже очень хорошо!».