X Код для використання на сайті:
Ширина px

Скопіюйте цей код і вставте його на свій сайт

X Для завантаження презентації, скористайтесь соціальною кнопкою для рекомендації сервісу SvitPPT Завантажити собі цю презентацію

Презентація на тему:
Біологія і медицина

Завантажити презентацію

Біологія і медицина

Завантажити презентацію

Презентація по слайдам:

Слайд 1

Огляд проектів за тематичним напрямом Біологія і медицина О.І.Корнелюк Інститут молекулярної біології і генетики НАН України, Київ Робоча нарада УНГ-2012 1-2 листопада 2012 р.

Слайд 2

Концепція Державної цільової науково-технічної програми впровадження і застосування грід-технологій на 2009-2013 роки Грід-технології з огляду на світові тенденції широко застосовуватимуться у таких фундаментальних і прикладних наукових галузях, як: - фізика високих енергій, фізика твердого тіла, фізика плазми, фізика ядра і ядерних реакцій; - астрономія, астрофізика, космологія, еволюція всесвіту; фармацевтика, хімія, хімічна промисловість; - біохімія, молекулярна біологія, генна інженерія, зокрема розшифрування геномів тварин і рослин; - геофізика, метеорологія, сейсмологія; економіка, прикладна математика. До першочергових проблем, які будуть розв'язуватися в медицині за допомогою грід-технологій, належить аналіз медичних обстежень та досліджень, що потребують динамічно мінливих виборок і методів дослідження, збір, структурування та оброблення даних незалежно від місця їх зберігання, створення інфраструктури для роботи з великими обсягами цифрових даних радіологічних, генетичних досліджень, медичної цифрової діагностичної графіки тощо.

Слайд 3

Грід-технології в біології Геноміка Протеоміка Біоінформатика Дизайн нових лікарських препаратів

Слайд 4

Комп’ютерні грід-технології отримали широке і ефективне застосування в біологічних та медичних дослідженнях, в тому числі в фармакологічних дослідженнях. Перехід до постгеномної ери в біології привів до появи нових можливостей для створення нових лікарських препаратів шляхом комп’ютерного дизайну специфічних інгібіторів ферментів Розробка нового фармацевтичного препарату займає в середньому близько 10 років, а вартість складає від 300 до 500 мільйонів доларів.

Слайд 5

Від гена до лікарського препарату (біологія in silico) Геном патогенного організму Ген цільового білка-мішені Аналіз амінокислотної послідовності білка Моделювання 3D структури білка-мішені Аналіз тонкої структури активного центру Скринінг потенційних інгібіторів (computer-aided drug descovery)

Слайд 6

Проекти в галузі біології і медицини Інститут молекулярної біології і генетики НАН України Розробка та впровадження комп’ютерних сервісів для аналізу молекулярної динаміки білків в віртуальній лабораторії MolDynGrid та її інтеграція в європейську грід-інфраструктуру Інститут молекулярної біології і генетики НАН України Розробка нових методів грід-обчислень з високим ступенем паралелізації для системного аналізу процесів відновлення печінки через моделювання мережі генної регуляції на основі широкомасштабного визначення експресії генів Державна Установа «Інститут харчової біотехнології і геноміки НАН України» Використання грід-технологій у фундаментальних та прикладних дослідженнях цитоскелету, шляхом створення та розвитку віртуальної організації CSLabGrid

Слайд 7

Проекти в галузі біології і медицини Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Медична Грід-система для популяційних досліджень в галузі кардіології на базі електрокардіограм (МедГрід) Інститут сцинтиляційних матеріалів НАН України Створення системи зберігання медичних зображень з використанням грід-технологій Національний науковий центр з медико-біотехнічних проблем НАН України Розробка і впровадження ГРІД-технологій в моделювання нейросистем

Слайд 8

Проекти в галузі біології і медицини Інститут молекулярної біології і генетики НАН України Розробка та впровадження комп’ютерних сервісів для аналізу молекулярної динаміки білків в віртуальній лабораторії MolDynGrid та її інтеграція в європейську грід-інфраструктуру

Слайд 9

Розрахунки конформаційної динаміки Розрахунки конформаційної динаміки проводяться на обчиcлювальному 132-процесорному кластері Інституту молекулярної біології і генетики НАН України. Кластер є складовою частиною Грід-сегменту НАН України і дозволяє проводити конформаційні розрахунки біополімерів, які потребують значних комп’ютерних потужностей.

Слайд 10

Обчислювальний кластер ІМБіГ НАН України Технічні характеристики: 8 розрахункових вузлів (32 процесори) 2 X Dual Core AMD Opteron™ 270 2GHz RAM - DDR 8x4Gb HDD SATA 8x80Gb Storage RAID5 3Tb + 1Tb Ethernet 2Gbit OS Fedora 9 64bit LAN Ethernet Cisco switch 24Gbit ports WAN 100Mbit optic cable UARNET

Слайд 11

Віртуальна лабораторія MolDynGrid В Грід-сегменті НАН України створена віртуальна лабораторія MolDynGrid для вирішення задач в галузі структурної біології і біоінформатики, які потребують значних витрат машинного часу та оперують великими об’ємами інформації. Мета створення віртуальної лабораторії MolDynGrid полягає в необхідності розробки ефективної інфраструктури для проведення in silico розрахунків молекулярної динаміки білків, нуклеїнових кислот та їх комплексів. Web-сайт віртуальної лабораторії: http://moldyngrid.org

Слайд 12

Віртуальна лабораторія MolDynGrid

Слайд 13

Слайд 14

3-md-1

Слайд 15

Обсяги обчислень Моделювання молекулярної динаміки біологічно-важливих сполук Одна траєкторія ~1017 операцій ~1-6 місяців розрахунків на одному процесорі ~10-100 Гбайт 100-1000 траєкторій Комп’ютерна розробка лікарських препаратів Молекулярний докінг В майбутньому врахування медичних діагностичних даних при розробці лікарських препаратів

Слайд 16

База даних траєкторій МД

Слайд 17

База даних траєкторій МД

Слайд 18

Веб-інтерфейс для аналізу траєкторій молекулярної динаміки біополімерів на прикладі аналітичної програми tRMSF (PTEROS)

Слайд 19

В 2012 році планується розробка необхідних модулів для роботи порталу MolDynGrid з різним проміжним ПЗ, розширення аналітичних можливостей бібліотеки Pteros з використанням веб-служб та розпочати інтеграцію віртуальної лабораторії MolDynGrid в європейський грід-проект We-NMR. Планується збільшення об’єму елементу зберігання до 100 ТБ, шляхом придбання та інсталяції у вузол 29 шт. 3 Тб HDD. Для ефективного розрахунку задач молекулярної динаміки та її аналізу, планується додаткове оновлення обчислювальної складової кластеру ІМБГ. Характеристика нових вузлів буде ідентична зібраних у 2010-2011 роках - uSystem Ergo-LAN 6016T-NTF (Intel® Xeon® Processor X5650 2.66 GHz\RAM DDR3-1333 ECC 24 Gb\HDD 500 Gb).

Слайд 20

Розробка грідівського програмного забезпечення, сервісів для користувачів, веб-сайтів Розробляється сервіс автоматизованої постановки обрахунку молекулярної динамки у Грід. Завершення робочої версії заплановано до 31 грудня 2012р. Ведеться розробка системи зберігання та автоматизованої верифікації моделей (стадія локального тестування та доопрацювання). Веб-сайти: http://moldyngrid.org http://grid.imbg.org.ua

Слайд 21

Nordugrid моніторинг українського сегменту станом на 31.10.2012

Слайд 22

Приклад розрахунку задач віртуальної організації Сompuchemgridua на кластері ІМБГ

Слайд 23

Проекти в галузі біології і медицини Інститут харчової біотехнології та геноміки НАН України Використання грід-технологій у фундаментальних та прикладних дослідженнях цитоскелету, шляхом створення та розвитку віртуальної організації CSLabGrid”

Слайд 24

Встановлено сервер: Supermicro SuperServer 6027R-TLF/2xlntel Xeon E5-2650/32 Gb/4x 1000 Gb/9260-41 (Збільшена кількість обчислювальних ядер кластеру IFBG Cluster із 44 до 68) Проект № 15/12А “Використання грід-технологій у фундаментальних та прикладних дослідженнях цитоскелету, шляхом створення та розвитку віртуальної організації CSLabGrid” Інститут харчової біотехнології та геноміки НАН України Виконано реконструкцію просторової структури 28 α-тубулінів з Arabidopsis thaliana, Homo sapiens, Oryza sativa, Physcomitrella patens, Toxoplasma gondii. За допомогою обрахунку молекулярної динаміки у Грід, проведено оптимізацію їх структури та аналіз якості побудованих моделей. Завдяки використанню результатів обрахунку тривалої молекулярної динаміки у Грід були побудовані та уточнені повноатомні моделі FtsZ-білків з Mycobacterium tuberculosis і Staphylococcus aureus. Виконаний обрахунок молекулярної динаміки у Грід, використовувався для уточнення структури 30 протеїнкіназ з Physcomitrella patens, які пов'язані з регулюванням цитоскелету та поділу клітин. Було обраховано молекулярну динаміку 37 казеїн кіназ з людини, пацюка та арабідопсісу, доведена участь 3-х рослинних ізоформ у регуляції цитоскелету у A.thaliana. В результаті обрахунку молекулярної динаміки протеїнкінази DyrK1A людини та її гомологів із моху, рису та арабідопсісу було доведено існування загального механізму їх активації . На підставі результатів докінгу та обрахунку молекулярної динаміки на кластері IFBG Cluster були відібрані нові перспективні сполуки, раніше невідомі у якості інгібіторів протеїнфосфатаз (5 речовин), також доведено існування загальних механізмів взаємодії для ряду інгібіторів із тваринними протеїнкіназами та їх рослинними гомологами. 2012

Слайд 25

Головні результати за проектом № 15/12А За допомогою сервісів i-Tasser та Swiss-Model Workspace, а також методом поступових точкових мутацій реконструйовано просторову структуру альфа-тубулінів з Arabidopsis thaliana , Homo sapiens (Q71U36), Oryza sativa (P28752), Physcomitrella patens (E1C9U5), Toxoplasma gondii (P10873) Як результат отримано 28 просторових моделей білкових структур. Проведено оптимізацію їх структури та аналіз якості побудованих моделей. Здійснено докінг TFL, ORY, Br-47 і по 2 аналога на відібрані моделі P28752 (Oryza sativa) та Q71U36 (Homo sapiens). Відібрано 7 комплексів альфа-тубуліну з Oryza sativa з низькомолекулярними сполуками та здійснено обрахунок їх молекулярної динаміки у водному оточенні. Також в 2012 році було обраховано молекулярну динаміку протеїнкіназ (а саме казеїн кіназ 1) людини, пацюка та арабідопсису. Загалом отримано 23 білка, а також їх комплекси з специфічнім інгібітором D4476. На підставі отриманих даних були ідентифіковані 3 рослинні казеїн кінази, що приймають безпосередню участь у регуляції цитоскелету і встановлені механізми їх взаємодії з мікротрубочками. Отриманні in silico результати були також підтверджені експериментально (використання інгібіторів, лазерна конфокальна мікроскопія), що також відповідає філософії VO CSLabGrid.

Слайд 26

Проекти в галузі біології і медицини Інститут молекулярної біології і генетики НАН України Розробка нових методів грід-обчислень з високим ступенем паралелізації для системного аналізу процесів відновлення печінки через моделювання мережі генної регуляції на основі широкомасштабного визначення експресії генів

Слайд 27

Слайд 28

Проекти в галузі біології і медицини Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Медична Грід-система для популяційних досліджень в галузі кардіології на базі електрокардіограм (МедГрід)

Слайд 29

Мета роботи Розробка діючого прототипу Грід-застосування для зберігання та інтелектуальної обробки великих обсягів ЕКГ-сигналів в масштабі популяції населення України. Впровадження нових підходів при проведенні масових епідеміологічних досліджень в кардіології. За відповідними Договорами проведено тестування транспортних модулів порталу «Медгрід» на реальних даних (кардіограмах) регіональних кардіологічних диспансерів. На цей час в грід-сховищах зберігається біля 7000 реальних кардіограм. Розвинуто грід-сервіс управління скриптами реплікації та пошуку кардіограм у грід-сховищах ВО «Медгрід». Цей сервіс, в свою чергу, використовує грід-сервіси VOMS та LFC, що забезпечує надійну авторизацію доступу до даних ВО Медгрід та документування процедур реплікації Проведено формалізацію до вимог грід-застосувань алгоритмів автоматичної обробки кардіограм, в тому числі Міннесотського коду. Розроблені додаткові ВЕБ-сервіси для анонімного доступу пацієнта до окремих кардіограм за QR-кодом. Проводяться розрахунки для популяційного дослідження на даних Полтавського кардіологічного диспансеру.  Грід-технологіі в медицині Проект: «Медична Грід-система для популяційних досліджень в галузі кардіології на базі електрокардіограм (МедГрід)» http://medgrid.immsp.kiev.ua

Слайд 30

Проект: «Медична Грід-система для популяційних досліджень в галузі кардіології на базі електрокардіограм (МедГрід)» Розробка діючого прототипу грід-застосування для зберігання та інтелектуальної обробки великих обсягів ЕКГ-сигналів в масштабі популяції населення України. Накопичення цієї інформації на протязі декількох років надасть змогу не тільки підвищити якість надання телемедичної допомоги населенню, а і проводити нові популяційні дослідження за даними регіональних телемедичних центрів. Для реалізації проекту грід-кластер ІПММС НАНУ був доповнений зовнішнім мережним сховищем на 6ТБ, на якому реалізовано грід-сховище для деперсоналізованих файлів ЕКГ-досліджень в уніфікованому форматі SCP-ECG. 2012 році для автоматичної обробки потоку окремих кардіограм кластер ІПММС НАНУ був розширений ще на одну обчислювальну ноду з двома просесорами по 4 ядра у кожному.

Слайд 31

Проекти в галузі біології і медицини Інститут сцинтиляційних матеріалів НАН України Створення системи зберігання медичних зображень з використанням грід-технологій

Слайд 32

Створення системи зберігання медичних зображень з використанням грід-технологій (ISMA-2012) Cтворено розподілену база даних та сховище зображень на основі кластерного комплексу ІСМА и суперкомпьютера СКІТ ІК НАНУ. Проходить накопичення медичних зображень та розробка алгоритмів паралельної обробки. До складу системи входять: • Модуль взаємодії з медичним обладнанням • Парсер формату DICOM, що дозволяє читати інформацію з полів DICOM для подальшої обробки • Сховище даних для збереження файлів • Сервер бази даних • Модуль авторизації • Модуль деперсоналізації пацієнта • Веб-інтерфейс лікаря • Інтерфейс адміністратора

Слайд 33

Проекти в галузі біології і медицини Національний науковий центр з медико-біотехнічних проблем НАН України Розробка і впровадження Грід-технологій в моделювання нейросистем

Слайд 34

Розробка і впровадження ГРІД-технологій в моделювання нейросистем Етап 3. Створення банку даних результатів моделювання нелінійної динаміки в грід.Тестування технології моделювання нелінійної динаміки в грід Виконавець Національний науковий центр з медико-біотехнічних проблем НАНУ Результати Обчислювальний елемент і елемент збереження даних грід на базі ARC Веб-інтерфейс запуску задач в грід https://chimera.biomed.kiev.ua Віртуальна організація networkdynamics Програмні засоби моделювання й аналізу динаміки нейро- та інших нелінійних систем База даних результатів моделювання 6. Нові наукові результати в теорії динамічних систем Плани Розширення функцій веб-інтерфексу Створення бази даних траєкторій

Слайд 35

Головні результати  за проектом у 2012 р. Створено розподілену систему зберігання результатів моделювання нейросистем в грід Вдосконалено програмні засоби моделювання нейродинаміки в грід

Слайд 36

Розробка грідівського програмного забезпечення, сервісів для користувачів, веб-сайтів Засоби моделювання нейродинаміки на кластерах та в грід База даних результатів моделювання http://chimera.biomed.kiev.ua/video/diagram-1d/tst_js.html, портал запуску задач в грід [chimera.biomed.kiev.ua]

Слайд 37

Дякую за увагу!

Завантажити презентацію

Презентації по предмету Медицина