Skip Navigation Links
Проекты
Биолого-медицинские
Skip Navigation Links
Естественнонаучные
Skip Navigation Links
Математические
Skip Navigation Links
Прочие проекты
Skip Navigation Links
Завершённые
Skip Navigation Links

 

 

 

GPUGRID

Universitat Pompeu Fabra (Barcelona)

 

Задачи проекта
  • Биомолекулярная симуляция на атомном уровне (аналог Folding@home
  • Разработка и опробация новых методов и техник моделирования молекулярныхструктур
  • Исследования особенностей злокачественных образований, ВИЧ, заболеваний нервной системы на молекулярном уровне
 

Источники данных  для проекта

  • Протестированные в проекте техники моделирования
  • Информация об исходном составе и структуре исследуемых молекул
 Приложения проекта
  • ACEMD short runs (2-3 hours on fastest card)
  • ACEMD long runs (8-12 hours on fastest GPU)
  • Molecular Docking (Android) неактивно
  • Molecular Dynamics for CPU and AMD GPUs (Windows) неактивно
  • Quantum Chemistry (Linux, CPU) неактивно
 Особенности приложения  
 Что считают наши компьтеры?
  • Расчет молекулярной динамики молекул белков
  • Особенности взаимодействия белков с другими молекулами.
  • Лето 2016 (список текущих задач проекта (перевод)):
    • *A2AR* batch (GPU only) - моделирование процесса переноса лекарств из внеклеточной среды внутрь или наружу клетки при помощи транспортного комплекса мембран клеток.
    • *umbrella* batch (GPU only) - подсчет свободной энергии связывания лиганда (вещества/лекарства/молекулы) с белком и прочности их связи, при движении последнего на отрезках в несколько ангстрем (0,5). Воздействие с все более возрастающей энергей на связь белок-лиганд для вычисления степени прочности связи.

 

 Результаты проекта
 

Дополнительная информация

 Сравнение биомедицинских проектов распределенных вычислений

Список статей, созданных благодаря работе участников проекта

  • N. Stanley. et al. Kinetic modulation of a disordered protein domain by phosphorylation. Nat. Commun. 5:5272 (2014)
  • I. Buch, N. Ferruz and G. De Fabritiis, Computational modeling of an EGFR single-mutation resistance to cetuximab in colorectal cancer treatment, J. Chem. Inf. Model., 2013, 53 (12), pp 3123–3126
  • I. Buch, S. K. Sadiq and G. De Fabritiis, Optimized potential of mean force calculations of standard binding free energy, J. Chem. Theory Comput., 7, 1765–1772 (2011)
  • I. Buch, M. J. Harvey, T. Giorgino, D. P. Anderson and G. De Fabritiis, High-throughput all-atom molecular dynamics simulations using distributed computing, J. Chem. Inf. and Mod. 50, 397 (2010)
  • S. K. Sadiq, F. Noé, and G. De Fabritiis, Kinetic characterization of the critical step in HIV-1 protease maturation, PNAS Published online November 26, 2012
  • S. K. Sadiq and G. De Fabritiis, Explicit solvent dynamics and energetics of HIV-1 protease flap-opening and closing, Proteins 78, 2873 (2010)
  • J. Selent, F. Sanz, M. Pastor and G. De Fabritiis, Induced Effects of Sodium Ions on Dopaminergic G-Protein Coupled Receptors, PLOS Computational Biology, 6, e1000884 (2010)
  • E. Dainese, G. De Fabritiis, A. Sabatucci, S. Oddi, C. Angelucci, C. Di Pancrazio, T. Giorgino, N. Stanley, B. Cravatt, and M. Maccarrone, Membrane lipids are key-modulators of the endocannabinoid-hydrolase FAAH, Biochem J. 2014 Feb 1;457(3):463-72. PDF can be found here
  • N. Ferruz, M. J. Harvey, J. Mestres and G. De Fabritiis, Insights from Fragment Hit Binding Assays by Molecular Simulations, J. Chem. Inf. Model., 2015, 55, pp 2200-2205
  • G. Lauro, N. Ferruz, S. Fulle, M. J. Harvey, P. W. Finn, and G. De Fabritiis,Reranking Docking Poses Using Molecular Simulations and Approximate Free Energy Methods, J. Chem. Inf. Model., 2014, 54 (8), pp 2185–2189
  • S. Doerr and G. De Fabritiis, On-the-Fly Learning and Sampling of Ligand Binding by High-Throughput Molecular Simulations, J. Chem. Theory Comput., 10 (5), 2064-2069, (2014)
  • P. Bisignano*, S. Doerr*, M. J. Harvey, A. D. Favia, A. Cavalli, and G. De Fabritiis, Kinetic Characterization of Fragment Binding in AmpC beta-Lactamase by High-Throughput Molecular Simulations, J. Chem. Info. Model., 54 (2), 362-366, 2014
  • I. Buch, T. Giorgino and G. De Fabritiis, Complete reconstruction of an enzyme-inhibitor binding process by molecular dynamics simulations, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 108(25), 10184-10189 (2011)
  • T. Giorgino and G. De Fabritiis, A high-throughput steered molecular dynamics study on the free energy profile of ion permeation through gramicidin A, J. Chem. Theory Comput.,7 , 1943–1950 (2011)