Форум

Уважаемые посетители. В связи с массовой регистрацией на форуме спамовых и рекламных аккаунтов нам пришлось установить некоторые защитные программные блоки. Если при регистрации на Ваш почтовый адрес не придет письмо с паролем для активации учетной записи, прошу написать на адрес tpp12@rambler.ru или boinc.ru@yandex.ru. Я активирую учетку в ручную и вышлю Вам временный пароль.
Пожалуйста or Регистрация для создания сообщений и тем.

Проект Rosetta@Home

А вот кто то уже чип М1 в компьютере Мас мини, от Эппл использует в проекте Rosetta@Home...

 

Загруженные файлы:
  • Вам нужно войти, чтобы просматривать прикрепленные файлы..
Array

У всем известного проекта Rosetta@home есть малоизвестный младший "брат" – Ralph@home. Он был создан для альфа-тестирования Rosetta@home. В нем тестируются новые версии приложений, рабочие задания (work units) и различные обновления, которые в случае успеха будут применяться в Rosetta@home.

Поскольку этот проект тестовый, вы должны знать, что:

- приложения и задания могут временами работать нестабильно

- очки и другая статистика не имеют никакого значения для данного проекта

- вы можете потерять свои очки в результате нестабильной работы

- здания будут генерироваться непостоянно, а только тогда, когда это будет необходимо для тестирования

- организаторы проекта просят не прерывать задания, участвующие в тестировании.

Взято с сайта https://ralph.bakerlab.org/

Array

Прежде мощность этого проекта точно превышала 400 ТФлопс, а то и больше, а сейчас она почти равна 300 ТФлопс. Куда все подевались? 🙂

Array

Ковидных проектов нынче много появилось,  вот и разбежались...

Array
SerVal отреагировал на эту запись.
SerVal
Цитата: ale4316 от 25.04.2021, 12:16

Ковидных проектов нынче много появилось,  вот и разбежались...

 

Дело не в этом. Пользователи жаловались, что увеличили минимальные требования для оперативки до 6675.72 MB. После того, как через одного ассистента проекта жалобы дошли до его руководителей, этот нижний порог отменили.

Array

Не про Rosetta@Home, но в тему:

 

Алгоритм AlphaFold2 может с атомной точностью реконструировать трехмерную форму белков за несколько десятков белков

Нейросеть от Deepmind научили определять форму белковых молекул

В прошлом году британские специалисты по глубокому обучению из DeepMind предложили решение 50-летней проблемы биологии – система AlphaFold научилась предсказывать структуру белков, заложив основу нового метода научных исследований. Компания продолжила работать в этом направлении, и теперь готова предоставить свободный доступ к структуре почти всех белков в теле человека, а также к примерно 100 млн. других белков 20 наиболее изученных организмов. Этот прорыв позволит биологам лучше понять болезни и разработать новые лекарства.
DeepMind откроет бесплатный доступ к структуре всех известных науке белков

Array

Опять не про Rosetta@Home, но всё же: 🙂

 

На форуме привели ссылку на статью, в которой описывается разработанный учеными из Массачусетского технологического института математический метод сборки полных геномов и метагеномов, включая микробиальных геномов, на обычном компьютере всего за несколько минут.

Это необходимо для оценки изменений в микробиоме кишечника, связанных с болезнями и бактериальными инфекциями, такими как сепсис, чтобы мы могли быстрее реагировать на них и спасать жизни людей”.

При сборке геномов, особенно их более крупных фрагментов (reads), биоинформатики пользуются графами де Брюина (de Bruijn graphs).  Однако эти исследователи разработали свой собственный метод – minimizer-space de Bruijn graphs – и протестировали его на данных геномной последовательности человека. Результаты убедили их в том, что он способен выполнять сборку геномов с высокой точностью. Им удалось собрать человеческий геном на компьютере с 10 Гб памяти менее чем за 10 минут. По их словам, они могут обрабатывать данные секвенирования с погрешностью до 4%.

Array

Из этого можно было бы сделать отдельный проект или подпроект Rosetta@Home.

Array
Цитата: DimOK от 15.09.2021, 15:19

Из этого можно было бы сделать отдельный проект или подпроект Rosetta@Home.

В TNgridPlatform же что-то подобное считается...

Array
Цитата: DimOK от 15.09.2021, 13:06

Опять не про Rosetta@Home, но всё же: 🙂

Им удалось собрать человеческий геном на компьютере с 10 Гб памяти менее чем за 10 минут. По их словам, они могут обрабатывать данные секвенирования с погрешностью до 4%.

Че то мне кажется слишком быстро, даже мгновенно они его собрали...

вот буквально на неделе читал что для сборки полного генома человека нужен полностью загрузить самый мощный американский суперкомпьютер на 2020 год, и собирать он его  будет в течении нескольких лет...

Array