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：
14019062
负责人：
大川剛直
金额：
$ 3.46万
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
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

我们正在研究通过蛋白质三维表面数据的模式信息处理来实现蛋白质功能分析的方法，例如功能预测和功能位点发现。今年，我们将开发一个在广域计算环境中并行搜索处理和表面比较处理的框架，旨在快速搜索活性位点数据库中与给定蛋白质表面相似的活性位点表面。。分析表面比较处理和假设并行化的搜索处理的特点，发现表面比较处理的计算单元粒度比较小，容易受到网络延迟的影响，而搜索处理则有一个处理单元考虑到的粒度。由于系统规模非常大，我们构建了一个由三层组成的框架：监控主机、主处理器和从处理器。当关于一种蛋白质的表面数据作为输入给出时，监督主机从数据库中选择一份活性位点表面数据，将其与输入的蛋白质表面数据一起发送到主处理器，并请求比较处理。如果请求执行比较处理的主处理器是PC集群的组件，则通过将处理分配给从处理器来执行比较处理。另一方面，如果主处理器是单个PC，则它与附近的其他PC形成虚拟PC集群，并通过协调这些集群来执行并行比较处理。通过对数据库(或相关子集)中的所有活性位点表面数据重复执行上述过程来实现基于活性位点表面的相似性的排序。我们使用 Globus Toolkit 构建了一个简单的实验系统并进行了初步实验。