проект Folding@home
Посмотреть статус (вашего) задания можно здесь, заполнив последние 4 поля. Видимо модераторы в техподдержке запарились сообщать о выполнении жаб «вручную»
Пример: проект 7526 (4, 7, 322)
Проект Folding@Home объявил, что нашел возможные цели для остановки вируса SARS-CoV-2. Он продемонстрировал новые результаты своих усилий по моделированию белков для противодействия коронавирусу.
В рамках проекта изучались конусообразные отростки на поверхности молекулы SARS-CoV-2, состоящие из трех белков, которые обеспечивали сцепление с человеческой клеткой и проникновение вируса внутрь. Миссия Folding@Home состояла в том, чтобы смоделировать этот процесс и найти способ подавить его.
Теперь команда проекта заявила, что смоделировала «беспрецедентные» 0,1 секунды вирусного протеома (совокупность экспрессированных белков в данном типе клеток в данный период времени при данных условиях). Они зафиксировали резкое раскрытие шипов молекулы, а также изменение формы других белков, что позволило выявить более 50 «загадочных» мест. Это и есть искомые цели для разработки противовирусных препаратов.
Проект Folding@Home нашел потенциальные цели для вакцины от COVID-19
Хитрый зелёный план для Folding Home в Linux
Folding@Home в Linux на зелёных картах работает заметно производительнее винды, т.к. Linux-драйвера NVIDIA по умолчанию устанавливаются с максимальным % загрузки GPU в 100%.
Винда же оставляет часть ресурсов видеочипа для своего интерфейса и плавного UI, настройка % максимальной compute-загрузки в драйверах на обычных GeForce отсутствует, но есть на Quadro и Grid. И эти несколько дополнительных % утилизации GPU в Linux - приводят к на 10-20% большему PPD с учётом TPF и бонус-фактора. И за розничную стоимость Win10 Pro - можно пару лет кормить миддл-видеокарту электричеством в бесплатном Linux.
Другой хитрый зелёный план для Folding Home в Linux: с помощью vGPU_unlock c гитхаба и enterpise-драйверов NVIDIA нарезать GeForce видеокарты с числом СU кратным 640 в KVM-виртуалки с подменой device-id на Grid M10 с четырьмя чипами GM107 на одной плате М10. 640 СU NVIDIA-видеокарты это species=4 в соответствии с GPUs.txt фолдинга, и только на такие слабые видеокарты неделями приходит 13447-й проект симуляции протеинов ковидных шипов, с небольшим количеством одновременно моделируемых атомов по сравнению с остальными проектами (и который очень хорошо ложится на архитектуру GM107 по количеству её CU, но вызывает большую недоутилизацию на мощных GPU c большим числом CU, поэтому на них он и не отправляется), с редкими перерывами на 1-2 дня на менее производительные проекты.
В этом проекте PPD для GM107 - более чем вдвое выше обычного для неё же на такой же частоте. В результате GTX 1070 и 1080 нарезанные в Grid M10 в KVM-виртуалке, с учётом их на 600-7500 МГц более высоких частот чипа по сравнению с 1400 МГц у GM107 - на 13447 проекте на 3-4 виртуальных GM107 будут в сумме молотить каждая примерно на уровне RTX 2070 и 2080 соответственно.
В виртуалках само собой нужен тоже Linux, т.к. PPD для FAH Project 13447 на 750ti @1400 МГц c актуальными драйверами под Linux vs Windows7 выглядит как ~400к vs ~250k
Для отображения интерфейса хоста потребуется или встройка или любая слабая видеокарта NVIDIA
В последние годы ученые выявили новый тип отсека в клетках, часто называемый конденсатом. Эти конденсаты образуются, когда слабо взаимодействующие белки и молекулы РНК отделяются от остального содержимого клетки, подобно тому, как масло отделяется от воды, образуя маленькие капельки. Открытие конденсатов привело к появлению потока статей о том, как клетки используют их для разделения процессов внутри клетки, и о физических механизмах, которые позволяют конденсатам образовываться и функционировать.
В недавней статье лаборатория Хуанга представила первое применение Folding@home для понимания динамики молекул в конденсатах. Они обнаружили, что количество водородных связей, которые белок (он же гостевой пептид) может образовывать с РНК, определяет, насколько быстро белок может перемещаться внутри конденсата.
BRCA1 при раке груди
10 июня 2025 г.
Ежегодно рак груди диагностируют у 2 300 000 человек. Из них примерно у 70 000 есть мутации в гене рака груди 1 (BRCA1), который кодирует белок BRCA1.
BRCA1 играет важную роль в восстановлении повреждений ДНК. Люди с мутациями в bRCA1 менее способны восстанавливать повреждения в своей ДНК, что приводит к повышенному риску рака.
Терапия, которая усиливает функцию BRCA1, была бы ценным средством противодействия вредным мутациям. Однако неясно, как достичь этой цели.
В недавнем препринте Бхаттачарджи и др. используют моделирование на платформе Folding@home, чтобы понять, как мутации изменяют функцию BRCA1, раскрывая ранее неизвестную роль динамики белка.
Одним из ключевых выводов является то, что BRCA1 редко принимает структуры, совместимые со связыванием других белков, таких как BARD1 и UBcH5c. Это открытие может удивить некоторых, поскольку экспериментальные структуры BRCA1 сами по себе или связанные с этими другими белками выглядят в основном одинаково. Однако изолированный белок является гибким и на самом деле лишь изредка принимает конформации, наблюдаемые в этих структурах в отсутствие партнеров по связыванию.
Второе открытие объясняет, почему BRCA1 связывается только с UBcH5c после связывания с BARD1. Опять же, этот факт удивителен, если вы думаете, что белок всегда выглядит одинаково. Однако, как только вы видите, насколько гибким является изолированный белок, это начинает обретать смысл. Интерфейс связывания для UBcH5c особенно гибок, по крайней мере, пока BARD1 не связывается с BRCA1 и не делает его жестким. Тогда BRCA1 имеет более высокую вероятность принятия структур, совместимых со связыванием с UBcH5c.
Наконец, эти симуляции дают представление о том, как работают мутации, связанные с болезнью, и другие, которые помогают функционированию BRCA1. Мутации, вызывающие рак, делают BRCA1 еще более гибким, не давая BARD1 усиливать взаимодействие с UBcH5c. Напротив, мутации, которые защищают от дисфункции белка, стабилизируют белок, усиливая его способность взаимодействовать со своими партнерами по связыванию.
В совокупности эти результаты предполагают, что можно противодействовать вредным мутациям, которые увеличивают риск рака, путем разработки малых молекул, пептидов или других терапевтических средств, которые стабилизируют BRCA1 и помогают ему правильно функционировать. Исследования в этом направлении сейчас ведутся!
тот самый момент когда радует что не растет грудь. "нет груди -- нет рака груди"...
:)))
Работа у меня такая...
Здесь упоминается фолдинг белков, чем сейчас занимаются волонтеры и добровольцы на своих компьютерах по всему миру.
Что полезного сделал ИИ? [Veritasium]
ИИ помогает расшифровывать структуру белков и создавать новые, способные выполнять определённые задачи. В теории, это поможет нам справиться с множеством проблем — от неизлечимых болезней до изменения климата. Дерек Маллер с канала Veritasium расскажет о том, на что способен искусственный интеллект в умелых руках умных людей.