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空間パターン情報の並列処理による蛋白質機能解析

通过空间模式信息并行处理进行蛋白质功能分析

基本信息

批准号：
13224065
负责人：
大川剛直
金额：
--
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (C)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

蛋白質の分子表面の形状や物性とその機能の間には密接な関連がある。このため、蛋白質の機能解析において、類似した表面を持つ他蛋白質の構造や機能の参照は極めて重要な役割を果たす。そこで本年度は、蛋白質分子表面を3次元上の空間パターンとしてとらえ、空間パターン間の類似性を高速かつ高精度に評価するための並列計算に適した手法について検討した。本手法は、初期位置合わせフェーズと局所探索フェーズの2つのフェーズから構成される。最初のフェーズでは、分子表面の突起や窪みにおける法線ベクトルを求め、比較対象となる2つの分子表面からそれぞれ2つのベクトル(ベクトルペア)を抽出し、相対位置関係が類似したものだけを位置合わせに用いる。ベクトルペアを基準にして表面を重ね合わせる処理は、各ベクトルペアの組み合わせに対して独立に実行することができる。そこで、この重ね合わせ処理の独立性に着目して並列化を図ることにより、並列度の高い位置合わせを実現した。近傍探索フェーズでは、初期位置合わせフェーズの結果、類似度が高い位置合わせを出発点として近傍を探索し、より厳密に表面全体を重ね合わせる。近傍探索は、微小平行移動と微小回転移動の組み合わせとして得られる702の方向に対して行う。それぞれの方向に対しての探索を1つのジョブとすることにより、並列化を図った。以上の方式を、20CPUから成るPCクラスタ上に実装し、抗体蛋白質のマッチング問題に適用した結果、精度の高い位置合わせが実現された。また、スレーブCPUの増加に応じて、ほぼ線形に性能向上が見られ、高い並列性を有していることが確認された。

The surface shape and physical properties of protein molecules can be linked closely with each other. The equipment and protein machine can analyze the quality of the machine, and the machine can reference the important operation of the machine. This year, on the surface of protein molecules, there are three dimensions on the surface of protein molecules, such as space, high-speed, high-precision, high-speed, high-precision This technique and the initial position are the same as those explored by the Bureau. At first, the protuberance on the molecular surface is similar to that on the molecular surface, and the location of the molecule is similar to that of the molecular surface. On the basis of the standard system, the surface is in accordance with the management system, and each system is responsible for the operation of the system. In order to improve the performance of the system, it is necessary to specify the location of the system, the location of the location, the level of the location, the level of the position, the level of the position. Explore the results of the initial location, the results of the initial location, the similarity of the high location, the exit point, the close exploration, and the density of the surface. Near the exploration, the micro parallel movement, the micro return movement, the micro return movement, the close exploration, the micro parallel movement, the small parallel movement, the close exploration, the micro parallel movement, the small parallel movement, the micro parallel movement, the small parallel movement, the micro return movement, the direction 702. This is the direction in which to explore and parallelize the data in the first place. The results of the above methods, 20CPU test, PC equipment, antibody protein test, test results, accuracy and accuracy are improved. You can see that the performance of the CPU is higher than that of the others, and you can confirm that the parallelism of the performance is different.