Распределенные вычисления BOINC. Кто участвует.

[KrMolot]

Космологию спасет "интернет-колхоз". Rnd.cnews.ru[/url]"]При распределенных вычислениях задача разбивается на множество частей. Каждую из них может выполнять отдельный компьютер добровольца, установившего на свою машину специальное программное обеспечение. Участники Cosmology@Home устанавливают программу BOINC, использующуюся в таких научных проектах распределенных вычислений, как SETI@home, Climateprediction.net, Rosetta@home и World Community Grid. "Cosmology@Home на вашем компьютере использует часть мощности процессора, дискового пространства и ...
Вся статья...

[SETI_home_v8]

Доступна новая версия BOINC (7.20.2). Страница загрузки

https://boinc.berkeley.edu/download.php

[SETI_home_v8]

А вот мой realme C21Y участвует в распределенных вычислениях программы Boinc.

[SETI_home_v8]

Национальный Суперкомпьютерный Форум 2022

На Национальном Суперкомпьютерном Форуме 2022, в Zoom-секции "ИИ и машинное обучение" был озвучен доклад Александра Альбертьяна на тему о генерации латинских квадратов на ПЛИС. При этом был представлен реально работающий образец устройства.
[color=var(--text_link)]http://altera.ru/sbis-pl-cyclone-V.html[/url]
Главное преимущество (как я понял - очень быстрая работа, но об это лучше расскажут разработчики).
В данном случае использовалась ПЛИС Altera Cyclone V, на плате с которой, дополнительно был установлен небольшой экран для вывода основной информации о ходе вычислений.
Ниже фотографии как самого докладчика, так и устройства. Так же приведены скрины отладочных экранов и ссылка на видео с ходом вычислений.
[color=var(--text_link)]https://disk.yandex.ru/i/uS5WANyk82QfIQ[/color]
Система работает на частоте 66МГц, так как схема асинхронная.
4% ПЛИС заняла статистика.
Генерировались квадраты 9-го порядка.
Как видно на экранчике скорость генерации порядка 66,5 миллионов квадратов в секунду.
P.S.
1. Кому интересна эта информация по этой теме, задавайте вопросы. Автор обещал зайти и подробно ответить.
2. Кроме того, какие-то пояснения сможет дать Э.Ватутин (я думаю), так как его программа "крутилась" на этом устройстве.
3. Организаторы обещали выложить запись Zoom-докладов, но только через 2-3 недели. Что довольно печально.
[color=var(--text_link)]https://boinc.ru/forum[/color][/font][/size][/color]

[SETI_home_v8]

Распределенная диагонализация.

Спойлер

Распределенная диагонализация.

В комбинаторике есть понятие т.н. "комбинаторного взрыва", когда с ростом размерности задачи ее вычислительная сложность резко возрастает и применение ряда методов, работавших до этого для малых размерностей, становится невозможным из-за необходимости огромных вычислительных затрат. На примере решаемых в настоящее время задач, связанных с построением спектров, данная ситуация для диагонализации и поквадратного обхода окрестностей начинает проявляться на размерности N=13. И если диагонализацию еще можно реализовать по частям (что и было сделано), то поквадратный обход для данной окрестности уже невозможен (приблизительная оценка необходимых вычислительных затрат — 80 лет в проекте), следовательно, мы пойдем другим путем .

В решаемых в настоящее время задачах, связанных с построением спектров, диагонализация применяется совместно с анализом окрестностей и позволяет как увеличить мощность результирующего спектра, так и сдвинуть его верхнюю и нижнюю границы в ситуациях, когда спектр близок к пределу и просто обходом окрестностей границы уже не сдвигаются (это не единственное применение диагонализации, остальные пока оставим в стороне). Для размерности N=12 диагонализация уже выполнялась от нескольких часов до нескольких десятков часов на квадрат (для рекордсмена по числу трансверсалей — более недели в 1 поток на моей машине), для текущей размерности N=13 самые легкие квадраты будут диагонализироваться несколько часов, тяжелые — до нескольких месяцев, что неприемлимо. Поэтому, пользуясь свободным временем, в коде был реализован распределенный вариант диагонализатора, который давно созрел в голове и ждал, когда же его наконец реализуют... 🙂

В двух словах диагонализация выполняется следующим образом: из множества трансверсалей ЛК находятся подходящие пары трансверсалей, по которым производится ряд целенаправленных перестановок строк и столбцов исходного ЛК с целью получения результирующего ДЛК с интересными свойствами, что сильно быстрее (на много порядков) лобовой перестановки всех возможных пар строк и столбцов.

Далеко не все пары трансверсалей являются интересными, однако проверять необходимо все, при этом пары (T, T[j]) и (T[j], T) проверять дважды смысла нет, что при изображении соответствия трансверсалей в виде бинарной матрицы (0 — не подходят, 1 — подходят) приводит к необходимости обхода не всей матрицы, а ее половины — верхней или нижней треугольной подматрицы (для определенности обходится верхняя). В программировании это обычное дело, применяется очень часто в ряде алгоритмов, псевдокод выглядит примерно так:

for (int i = 0; i < NT; i++)

for (int j = i+1; j < NT; j++)...

Если код работает долго, значит его необходимо разбивать на куски и запускать их параллельно (в нашем случае — распределенно в проекте по принципу "1 кусок — 1 WU'шка"). Простейшим способом распараллеливания является разбиение по внешнему циклу (по i), однако здесь есть проблема: в таком случае в каждой WU'шке потребуется хранить полное множество трансверсалей (для порядка N=13 их уже бывает более миллиона, для бОльших порядков их будет сильно больше, см. [color=var(--color-primary-900)]https://oeis.org/A287644[/url]), что потребует минимум сотен МБ — единиц-десятков ГБ оперативной памяти на WU.[/font][/size][/color]

Более подходящей видится следующая стратегия: матрица разбивается на квадраты заданного размера K x K, одна WU'шка производит обработку одного квадрата (см. рис., на нем изображен один из самых легких ДЛК с 43 тыс. трансверсалей и разбиение на WU'шки по 20 тыс. x 20 тыс. трансверсалей в квадрате, всего 6 WU'шек). При этом возникает ряд нюансов, но они терпимые и легко реализуются в коде.

 К ним относятся:

* необходимость построения разбиения на квадраты, некоторые из которых частично попадают под главную диагональ (на рисунке изображены оранжевым) — в составе соответствующих WU'шек необходима проверка и отсечение пар трансверсалей из нижней треугольной подматрицы (красные квадраты и прямоугольники обрабатываются полностью);

* наличие маленьких прямоугольников и квадратов по краям (им будут соответствовать более короткие WU'шки с рядом дополнительных проверок, чтобы не вылезти за пределы анализируемой области вправо и вниз);

* обходимость хранения множества трансверсалей по кускам (точнее, в два куска в диапазонах [x; x+K] и [y; y+K], (x,y) — координаты верхнего левого угла анализируемого квадрата/прямоугольника, диапазоны иногда могут пересекаться (в данной задаче — совпадать полностью, в перспективных задачах по эвристической работе со спектрами — частично пересекаться)).

Неоспоримым плюсом подхода является его универсальность: на квадраты можно разбить как легкие, так и тяжелые ДЛК, в последнем случае просто квадратов будет больше (для топового ДЛК порядка 13 — около 2500 при текущем разбиении), возможно управлять средним временем счета WU'шек и затратами памяти путем изменения размера квадрата K (критичным в данной задаче является именно время счета, которое в проекте не желательно делать как сильно маленьким (минуты и меньше), так и сильно большим (десятки часов), затраты памяти приемлемые).

Кроме описанного выше распараллеливание также сделано по парастрофическим преобразованиям (по 3 на ДЛК из 6 возможных, транспонирование исключено, т.к. оно дает ДЛК из того же главного класса и не интересно) и т.н. slice'ам для каждого из них (тоже 3, итого 9 комбинаций), в данном случае все тривиально в плане распараллеливания.

Вчера в проект была добавлена новая версия расчетного модуля с включенным рядом отладочных проверок и чуть более чем 10 тыс. WU'шек для 200 наиболее легких ДЛК с целью тестирования корректности кода и анализа затрат времени. В настоящее время выполняется досчет хвостов, после чего можно будет приступать к более подробному анализу, однако уже сейчас видно, что вроде все более-менее норм. Среднее время счета у меня на Core i7 4770 было в районе 7-8 минут, максимальное — около 20 минут для K=20000. В перспективе K будет немного увеличено, WU'шки немного потяжелеют и расчет будет запущен в боевом режиме. Досчитываем хвосты и считаем другие подпроекты...

PS. Применение распределенной диагонализации отнюдь не ограничивается рассмотренным выше экспериментом, который мы будем выполнять в ближайшие недели. В перспективе оно планируется к использованию как для сдвига верхних и нижних границ для некоторых оценок, так и в составе следующей серии эвристических алгоритмов расширения текущих спектров, когда текущая серия отработает и спектры перестанут меняться.

PPS. При организации подобного распределенного расчета в грид есть еще один нюанс, связанный с построением необходимого множества трансверсалей. Его можно однократно получить в процессе генерации WU'шек, а затем передать на клиент, а можно получить первым этапом при счете WU'шки. В данном эксперименте выбран первый вариант (на генерацию нужных трансверсалей теряем 1-2 секунды в каждой WU'шке, зато экономим несколько сотен КБ исходных данных WU'шки (а они сперва генерируются, потом хранятся в одной из таблиц БД на сервере проекта, затем передаются на клиент, копируются/мапятся в папку слота при старте расчета)). В перспективе с ростом размерности вполне вероятна ситуация, в которой получение нужных подмножеств трансверсалей подобным образом в каждой WU'шке станет неприемлемо долгим и придется перейти ко второму варианту...

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:

[color=var(--color-primary-900)]https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view[/url][/font][/size][/color]

[color=var(--color-primary-900)]https://boinc.berkeley.edu/download_all.php[/url][/font][/size][/color]

[color=var(--color-primary-900)]https://boinc.ru[/url][/font][/size][/color]

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.

[color=var(--color-primary-900)]https://github.com/BOINC/boinc[/url][/font][/size][/color]

[свернуть]

Вы не можете просматривать это вложение.

[SETI_home_v8]

Добровольные вычисления в SiDock@home

Спойлер

Добровольные вычисления в SiDock@home

Новая мишень - "corona_RdRp_v2".

В проекте завершается обработка мишени "corona_TMPRSS2_v1" и уже начали рассылаться задания для новой, 22-й мишени, названной "corona_RdRp_v2".

RdRp (сокращение от "RNA-dependent RNA polymerase") - это фермент, обеспечивающий репликацию РНК вируса. 

Ранее, в виде мишени № 4, уже производилось его первоначальное исследование, а теперь будет изучаться взаимодействие лигандов с одним из участков этого фермента - NCP12, который отвечает за транскрипцию очень важных генов и, в итоге, за репликацию генома вируса. Исследуемый участок отвечает за связывание аминокислот в цепь РНК. 

Ранее исследовалась возможность подавления его работы такими соединениями как ремдесивир, галидесивир, молнупиравир и др.

Больше вы можете прочитать в Wiki:
https://ru.wikipedia.org/wiki/РНК-зависимая_РНК-полим..
https://ru.wikipedia.org/wiki/Рибонуклеиновая_кислота
https://ru.wikipedia.org/wiki/Транскрипция_(биология)

или следующих статьях:
Structure of replicating SARS-CoV-2 polymerase:
https://doi.org/10.1038/s41586-020-2368-8

Identification of novel SARS-CoV-2 RNA dependent RNA polymerase (RdRp) inhibitors: From in silico screening to experimentally validated inhibitory activity:
https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.02.001

RNA dependent RNA polymerase (RdRp) as a drug target for SARS-CoV2:
https://doi.org/10.1080/07391102.2021.1875886

Ribavirin, Remdesivir, Sofosbuvir, Galidesivir, and Tenofovir against SARS-CoV-2 RNA dependent RNA polymerase (RdRp): A molecular docking study:
https://doi.org/10.1016/j.lfs.2020.117592

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:

https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view

https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

https://boinc.ru

Ссылка на git-хаб,  где лежат исходники программы-клиента BOINC.

https://github.com/BOINC/boinc

[свернуть]

Вы не можете просматривать это вложение.

[SETI_home_v8]

НОВОСТИ EINSTEIN@HOME, О ПОИСКАХ РАДИО- И ГАММА-ПУЛЬСАРОВ.

Спойлер

НОВОСТИ EINSTEIN@HOME, О ПОИСКАХ РАДИО- И ГАММА-ПУЛЬСАРОВ.

Опубликовано 8 марта 2023 г., 9:37:15 UTC

Уважаемые волонтеры Einstein@Home!

Мы хотели бы сообщить вам о наших поисках новых нейтронных звезд с использованием данных радиотелескопов и гамма-спутника Ферми. Благодаря вам Einstein@Home уже обнаружил 55 новых радиопульсаров и 39 новых гамма-пульсаров. Мы верим, что с вашей постоянной поддержкой последуют многие другие.

Все данные Аресибо проанализированы

Почти пятнадцать лет назад Einstein@Home начал поиск данных обзора PALFA, проведенного в обсерватории Аресибо. С того времени было обработано более 150 000 отдельных наблюдений. Наш поиск «BRP4» недавно завершил просмотр всех данных PALFA, и теперь мы выполняем постобработку этих результатов.

Телескоп Грин Бэнк

В настоящее время BRP4 занимается поиском данных, собранных в 2017 году телескопом Грин-Бэнк. Мы ожидаем, что первоначальный анализ будет завершен в течение следующих двух месяцев.

MeerKAT

MeerKAT — это захватывающий новый радиотелескоп, расположенный в Южной Африке, который может исследовать южное небо с большей чувствительностью и с более высоким разрешением, чем когда-либо прежде. Это означает, что есть много данных для поиска! В настоящее время поиск с ускорением на GPU «BRP7» обрабатывает данные опроса TRAPUM.

Мы почти закончили охоту на двойные «черные вдовы» в шаровых скоплениях Мессье 22, Мессье 28 и Терзан 5. Это плотные сферические скопления звезд, в которых находится множество быстро вращающихся пульсаров, особенно в двойных системах. После того, как это будет сделано, мы снова будем искать данные, на этот раз для поиска двойных нейтронных звезд.

Постобработка данных Аресибо, поступающих в Zooniverse

Анализ данных Аресибо, проведенный Einstein@Home, выявил более 50 миллиардов кандидатов. Мы просеяли их, используя новые инструменты и алгоритмы, и выбрали несколько сотен тысяч, которые с наибольшей вероятностью являются новыми пульсарами. Это слишком много для нашей небольшой группы, поэтому мы создаем проект Zooniverse. Как только он появится в сети, пожалуйста, помогите нам найти на диагностических графиках характерные признаки нового пульсара!

Поиск гамма-пульсаров в данных Fermi LAT

Часть вычислительной мощности Einstein@Home используется для поиска данных с большого телескопа (LAT) на борту космического гамма-телескопа Fermi НАСА. Наш текущий поиск «FGRP5» нацелен на десятки точечных источников, которые кажутся изолированными нейтронными звездами, но пульсации которых (пока) не идентифицированы. Параллельно поиск FGRPB1G ведет поиск гамма-пульсаров в двойных системах.

Здесь мы сотрудничаем с астрономами, чтобы найти наиболее многообещающие цели, а предварительные наблюдения с оптических телескопов дают информацию для поиска гамма-лучей.
Пресс-релиз 2021 года о более раннем открытии дает некоторую информацию о том, как это работает.

Если у вас есть какие-либо вопросы, сообщите нам об этом, ответив на эту новость на нашем дискуссионном форуме.

Брюс Аллен. Режиссер, Эйнштейн@Home.

https://einsteinathome.org/gammaraypulsar/FGRP1_discoveries.html
http://www2.naic.edu/alfa/pulsar/
https://www.naic.edu/
https://greenbankobservatory.org/
https://www.sarao.ac.za/science/meerkat/
http://trapum.org/
https://einsteinathome.org/server_status.php
https://einsteinathome.org/de/content/fgrp
https://www.aei.mpg.de/283541/einstein-home-reveals-true-identity... ource?c=43608

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

[свернуть]

[SETI_home_v8]

Волонтеры участвуют в Rosetta@Home, чтобы остановить COVID-19

Спойлер

Волонтеры участвуют в Rosetta@Home, чтобы остановить COVID-19

Планетарии, предприятия и другие организации теперь жертвуют простаивающие вычислительные мощности для продвижения биомедицинских исследований.

Изображение: Frost Science

Поскольку школы, музеи, офисы и магазины закрываются, чтобы замедлить распространение нового коронавируса, миллионы людей оказались запертыми дома. К счастью, даже в эти трудные времена есть небольшие шаги, которые каждый может предпринять, чтобы помочь в борьбе с COVID-19.

Один из вариантов — сделать пожертвование на биомедицинские исследования, но для этого не обязательно открывать кошелек.

Rosetta@Home — это проект распределенных вычислений, основанный на сети добровольных компьютеров. Цель проекта — узнать больше о важных биомолекулах, в том числе о белках, из которых состоит новый коронавирус. При этом ученые могут узнать, как создавать лекарства и вакцины, чтобы остановить его.

Rosetta@Home работает на открытой инфраструктуре Беркли для сетевых вычислений, или BOINC, которая существует с 2002 года. BOINC имеет открытый исходный код и финансируется в основном Национальным научным фондом.

В последние дни Rosetta@Home стала свидетелем притока новых добровольцев, которые щедро жертвуют использование своих простаивающих процессоров для настольных компьютеров, ноутбуков и смартфонов. Количество активных пользователей удвоилось, а четыре из десяти лучших вычислительных дней проекта пришлись на последнюю неделю. Это пожертвование стимулирует исследования нового коронавируса в Институте белкового дизайна UW и в других университетах.

Появляются новые волонтеры

Чтобы обезопасить общественность от нового коронавируса, Музей науки Филиппа и Патриции Фрост в Майами, штат Флорида, был вынужден временно закрыться. В музее находится ультрасовременный планетарий, оснащенный серверами Dell PowerEdge 7910 Frost Planetarium, состоящими из 168 процессоров. Музей Frost только что объявил, что щедро жертвует время простоя своих компьютеров на проект Rosetta@Home.

«Как ведущее научное учреждение, мы хотели найти способ перепрофилировать мощную вычислительную технологию, которая простаивала до закрытия. В настоящее время мы активно поддерживаем новаторские исследования, которые помогут нам решить некоторые из самых серьезных мировых проблем, таких как COVID-19. Сейчас, как никогда ранее, нам необходимо работать вместе и держать науку и высококачественные исследования в центре нашего мышления. Мы призываем других присоединиться к нашей команде Frost Science BOINC и помочь изменить мир к лучшему, не выходя из дома», — сказал Фрэнк Стеслоу, президент и генеральный директор Frost Science.

Modus Create, многонациональная консалтинговая фирма, также объявила, что передает все запасные части для компьютеров в своей штаб-квартире в Рестоне, штат Вирджиния, аналогичному проекту Rosetta@Home и Folding@Home. «Изобретательность человечества часто лучше всего проявляется во время кризиса», — пишут они. Как и многие волонтеры, Modus также создал команду на BOINC для организации пожертвований. Было сформировано более 11 000 таких команд, в том числе многие из университетов, бизнеса и других учреждений.

Присоединиться к Rosetta@Home легко

Присоединиться к Rosetta@Home очень просто. Сначала загрузите приложение BOINC на совместимое устройство (Windows, Mac, Linux или Android). Затем выберите Rosetta@Home в качестве предпочтительного проекта. Вот и все! Rosetta@Home не предназначена для получения прибыли, управляется учеными и не будет собирать вашу личную информацию. Следите за обновлениями проекта в Твиттере: @RosettaAtHome.

С Rosetta@Home, работающей на ваших устройствах, вы можете внести свой вклад в науку, даже когда спите.

https://boinc.bakerlab.org/join.php
https://twitter.com/RosettaAtHome
https://boinc.bakerlab.org/rosetta/team_display.php?teamid=19395
https://www.frostscience.org/frost-science-boinc/
https://www.frostscience.org/
https://boinc.berkeley.edu/
https://en.wikipedia.org/wiki/Grid_computing

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:

https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc
 

[свернуть]

[SETI_home_v8]

Астроэнтузиасты, добровольцы и волонтеры помогут Gaia найти переменные звезды

Спойлер

Астроэнтузиасты, добровольцы и волонтеры помогут Gaia найти переменные звезды

ESA объявило о запуске нового проекта гражданской науки. Его участники займутся классификацией переменных звезд, запечатленных на снимках космического телескопа Gaia.


За десятилетие работы телескоп Gaia собрал беспрецедентные объемы данных о звездном населении Млечного пути. В частности, он измерил положение, направление движения и спектральный класс более чем 1,8 млрд светил. Это позволило создать крупнейшие и наиболее детальные трехмерные карты нашей галактики.

Данные Gaia позволили заглянуть в прошлое Млечного пути и выяснить, что 10 млрл лет назад он слился с другой галактикой. А его наблюдения галактики Андромеда позволили уточнить механизм ее будущего столкновения с Млечным путем.

В ходе своей миссии Gaia также удалось обнаружить порядка 10,5 млн объектов, меняющих яркость. Это и затменные двойные системы, и цефеиды, и переменные типа RR Лиры, и долгопериодические переменные. Изменчивость их блеска является одним из важнейших инструментов в изучении Вселенной. Ее исследования вносят вклад в широкий спектр областей астрофизики и позволяют понять внутренний состав звезд и обнаружить внесолнечные планеты, а также выявить структуру галактик и обнаружить темную материю.

Несмотря на то, что в современной астрономии уже широко применяются алгоритмы машинного обучения, они не является идеальным инструментом и нередко допускают ошибки при классификации. Поэтому ученые все еще прибегают к ручной проверке данных, что позволяет исправить неточности и внести изменения в работу алгоритмов. Проблема в том, что объем собранной Gaia информации слишком велик, чтобы специалисты могли его проверить.

Чтобы решить эту проблему, сотрудники миссии Gaia объявили о запуске проекта гражданской науки Gaia Vari. Его участники будут просматривать собранные телескопом данные об изменениях яркости звезд и затем классифицировать их.

Gaia Vari базируется на платформе Zooniverse. Чтобы принять участие в проекте, необходимо перейти по следующей ссылке.
https://www.zooniverse.org/projects/gaia-zooniverse/gaia-vari/about/research
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc
 

[свернуть]

Вы не можете просматривать это вложение. Вы не можете просматривать это вложение.

[SETI_home_v8]

Проект SCC начинает новый этап в своем стремлении вылечить детский рак

Спойлер

Проект SCC начинает новый этап в своем стремлении вылечить детский рак

Проект SCC вступил в следующую фазу исследований, и были подготовлены новые рабочие единицы для перезапуска BOINC.

Проект: Разбить детский рак

https://www.worldcommunitygrid.org/research/scc1/overview.do

Опубликовано: 22 марта 2023 г.

Фон

В то время как белки и другие молекулы, которые играют ключевую роль в развитии рака у детей, были идентифицированы, поиск кандидатов в химические соединения (лекарства), которые могут воздействовать на эти молекулы и изменять их функцию, является длительным процессом.

Используя вычислительную мощность WCG, команда Smash Childhood Cancer смогла найти миллионы лекарств-кандидатов для возможного клинического применения.

Проект работал с перерывами, выявляя возможные кандидаты в лекарства, а затем тестируя их в лаборатории. По состоянию на декабрь 2020 года волонтеры WCG пожертвовали команде SCC 48 000 часов вычислений. С тех пор команда была занята проверкой полученных результатов (см. последние обновления).
https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=777

Обновление за март 2023 г.

https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=765
Мы рады поделиться новостью от команды Smash Childhood Cancer о начале нового этапа в их стремлении вылечить рак.

Новым целевым белком является MyoD1 (белок миогенной дифференцировки и одна из его мутаций, L122R.
MyoD1 представляет собой фактор транскрипции, который активирует специфичные для мышц гены и участвует в переключении между ростом клеток и дифференцировкой клеток. Потеря контроля над этим переключателем может вызвать образование рибомиосарком.
https://www.genecards.org/cgi-bin/carddisp.pl?gene=MYOD1
https://www.rcsb.org/structure/1mdy

L122R — это мутация, часто встречающаяся при рибомиосаркоме, и она связана с худшим прогнозом протекания болезни. Учитывая кристаллическую структуру, хранящуюся в базе данных белков, цель состоит в том, чтобы найти соединения, которые действуют на мутантный тип, но не действуют на дикий тип.

Кристаллическая структура комплекса MyoD домен bHLH-ДНК: перспективы распознавания ДНК и последствия для активации транскрипции.

Для помощи в поиске были подготовлены новые рабочие единицы SCC, и волонтеры, которые следят за этим проектом, смогут загрузить их, как только мы перезапустим BOINC после сбоя хранилища.
Если у вас есть какие-либо комментарии или вопросы, пожалуйста, оставьте их в этой теме, чтобы мы ответили. Спасибо за вашу поддержку, терпение и понимание.
https://www.worldcommunitygrid.org/forums/wcg/viewthread_thread,45140

команда WCG
Источники:

Себир, Нью-Джерси, Мэлоун М. Экспрессия миогенина и MyoD1 при рибомиосаркомах у детей. Журнал клинической патологии 2003; 56:412-416.
Мутация MYOD1 взаимодействует с активацией пути PI3K в ERMS. Рак Дисков 1 июля 2014 г. 4 (7): OF19. https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-RW2014-109.

Кристаллическая структура комплекса MyoD bHLH домен-ДНК: перспективы распознавания ДНК и последствия для активации транскрипции. Ма, П.К., Роулд, М.А., Вайнтрауб, Х., Пабо, К.О. Ячейка 77: 451-459. PubMed: 8181063. PDB DOI: https://doi.org/10.1016/0092-8674(94)90159-7
https://doi.org/10.1016/0092-8674(94)90159-7
https://www.rcsb.org/search?q=rcsb_pubmed_container_identifiers.pubmed_id:8181063

Познакомиться с проектами распределенных вычислений можно здесь, (http://www.boinc.ru/projects/project.aspx) а задать любые вопросы на форуме.
Если надумали стать участником российской команды распределенных вычислений - ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ. (http://www.boinc.ru/team/russia_team.htm)
 

[свернуть]

Вы не можете просматривать это вложение.