Программное обеспечение с открытым исходным кодом от OpenPandemics - COVID-19 помогает исследователям.

Программное обеспечение с открытым исходным кодом от OpenPandemics - COVID-19 помогает исследователям. Команда OPN разрабатывает инструменты с открытым исходным кодом, которые помогают улучшить прогнозы, выполняемые в WCG, и приносят пользу исследователям во всем мире. Проект: ОпенПандемика - COVID-19 Опубликовано: 9 Дек 2021 Фон OpenPandemics - COVID-19 был создан, чтобы помочь ускорить поиск новых кандидатов на разработку противовирусных препаратов от COVID-19. Целью проекта является идентификация малых молекул, которые связываются с белками SARS-CoV-2 с помощью вычислительного моделирования. Наиболее перспективные молекулы выбираются для тестирования в лабораториях сотрудников исследовательской группы. Молекулы с подтвержденной экспериментальной активностью станут отправной точкой для разработки потенциальных лекарств. В настоящее время существуют две небольшие молекулы, которые были протестированы на людях для лечения COVID-19, показывающие хорошие результаты: молупиравир и ритонавир. Рост лекарственной устойчивости к существующим противовирусным препаратам, как это происходит с ВИЧ, может быть решен с помощью многочисленных, разнообразных противовирусных препаратов. Для этого наличие нескольких альтернатив для разработки различных противовирусных препаратов будет иметь решающее значение для преодоления резистентности и решения проблем, которые могут представлять новые варианты SARS-CoV2. Инструменты с открытым исходным кодом Исследовательская группа активно создает программное обеспечение с открытым исходным кодом, чтобы помочь другим ученым, выполняющим вычислительное моделирование для поддержки проектов по открытию лекарств. Например, новые функции, такие как гибкие остатки, модифицируемые парные потенциалы и контактный анализ, которые были добавлены в последних двух выпусках стыковочного движка AutoDock-GPU (v1.4 и v1.5), были разработаны специально для удовлетворения потребностей, возникающих во время крупномасштабного проекта, такого как OpenPandemics - COVID-19, но принесут пользу всему сообществу исследователей, использующих эти инструменты. Эффективное разделение работы между CPU и GPU Сложность поиска стыковки, а вместе с ней и соответствующего количества оценок, необходимых для получения хороших режимов связывания, возрастает экспоненциально с количеством вращающихся связей в каждой молекуле. Это увеличение числа оценок менее резко для AutoDock-GPU (AD-GPU), чем для AutoDock4 (AD4) из-за лучшего алгоритма поиска (Adadelta), реализованного в AD-GPU. Как AD-GPU, так и AD4 легко стыкуют простые молекулы с небольшим количеством вращающихся связей. Однако только AD-GPU способен эффективно стыковать сложные молекулы. Таким образом, чтобы улучшить общую производительность WCG OPN, начиная с пакетов OPNG_0087175 и OPN1_0063952, молекулы с шестью или менее вращающимися связями стыкуются AutoDock4, в то время как молекулы с семью или более вращающимися связями стыкуются AutoDock-GPU. В результате улучшается общая пропускная способность, а также качество прогнозирования. Лабораторные испытания На момент этого обновления было заказано почти 300 соединений, и в настоящее время проводится еще один раунд отбора с целью расширения этого числа. Тестирование этих соединений продолжается в сотрудничающих лабораториях. Для некоторых соединений продолжается дальнейшая проверка первоначальных многообещающих результатов, и команда осторожно взволнована полученными данными и работает над включением структурной информации, собранной до сих пор, чтобы информировать анализ новых результатов стыковки, полученных от добровольцев. 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