空間パターン情報の並列処理による蛋白質機能解析

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蛋白質立体表面データを対象としたパターン情報処理により、機能予測・機能部位発見などの蛋白質機能解析を実現する方法について研究を進めている。本年度は、与えられた蛋白質表面に類似した活性部位表面を、活性部位データベースから高速に検索することを目的とし、検索処理の並列化と表面比較処理の並列化を広域計算環境下で実現する枠組の基本設計を行った。並列化を想定した場合における表面比較処理と検索処理の特性について分析した結果、表面比較処理は計算単位の粒度が比較的小さく、ネットワーク遅延の影響を受けやすいこと、一方で、検索処理は処理単位の粒度が非常に大きいことを考慮し、統括ホスト、マスタプロセッサ、スレーブプロセッサの三層から構成される枠組を構築した。入力として1つの蛋白質に関する表面データが与えられると、統括ホストは、データベースから活性部位表面データを1つ選択し、入力蛋白質表面データとともに、マスタプロセッサに対して送信し、比較処理を依頼する。比較処理を依頼されたマスタプロセッサがPCクラスタの構成要素である場合には、スレーブプロセッサに処理を割り振ることで比較処理を実行する。一方で、マスタプロセッサが単独のPCである場合には、近傍に存在する他のPCとともに仮想的なPCクラスタを形成し、これらを協調させることで並列化された比較処理を実行する。データベース内の活性部位表面データの全て(あるいは関連する部分セット)を対象として、上記の処理を繰り返し実行することにより、活性部位表面の類似度に基づくランク付けを実現する。Globus Toolkitを利用した簡単な実験システムを構築し、予備的な実験を実施した。