Презентація на тему:
Практичний досвід, проблеми та кроки інтеграції до віртуальних співтовариств в області структурної біології

Практичний досвід, проблеми та кроки інтеграції до віртуальних співтовариств в області структурної біології О.І.Корнелюк Інститут молекулярної біології і генетики НАН України, Київ Робоча нарада УНГ-2012 1-2 листопада 2012 р.

WeNMR – світова інфраструктура для ЯМР та структурній біології Координатор проекту: Prof. Alexandre M.J.J. Bonvin, Utrecht University, NL a.m.j.j.bonvin@uu.nl Тривалість: 3 роки Бюджет: 2’434’000 € EC : 2’150’000 € Utrecht University, Bijvoet Center for Biomolecular Research, NL Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt a.M., Center for Biomolecular Magnetic Resonance DE University of Florence, Magnetic Resonance Center, IT Istituto Nazionale di Fisica Nucleare , Padova, IT Raboud University, Nijmegen, NL University of Cambridge UK European Molecular Biology Laboratory, Hamburg, DE Spronk NMR Consultancy, LT Команда

Structure, dynamics & interactions impact on research and health: origin of disease - design of new experiments - drug design … Використання GRID ресурсів в структурній біології NMR data collection and processing SAXS data analysis

Operate and further develop a user-friendly e-Science gateway for the NMR and SAXS communities Establish a virtual research platform for (interaction with) the user community Provide support to software developers, users and other e-Infrastructure projects Foster the adoption and use of e-Infrastructure in a wide range of flanking disciplines within the life sciences Operate and consolidate the eNMR Grid infrastructure and to extend it to interoperate with other worldwide Grid initiatives Основні цілі

WeNMR побудований на основі проекту eNMR “Deploying and unifying the NMR e-Infrastructure in System Biology” haddock.chem.uu.nl/enmr/eNMR-portal.html e-NMR allows researchers to enjoy all of the benefits of bio-NMR with only minimal efforts for the set-up of data analysis & calculations. Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt a.M., Germany, Center for Biomolecular Magnetic Resonance University of Florence, Magnetic Resonance Center , Italy. Subcontractor: Spronk NMR, Vilnius, Lithuania Utrecht University, The Netherlands- Bijvoet Center for Biomolecular Research. Subcontractor: CNRS Lyon European Bioinformatics Institute, Hinxton, UK Istituto Nazionale di Fisica Nucleare , Padova, Italy The e-NMR web portal is accessible through the web and exploits GRID technology to provide users with high computational capacity and a secure protocol for access The team: www.e-nmr.eu

http://www.enmr.eu/

eNMR platform operational and well used! 2nd largest VO in the life sciences Over 230 registered users and growing >16000 CPUs >350 CPU years over the last 12 months 20% of Life Sciences on the Grid User-friendly access to e-Infrastructure via web portals www.enmr.eu

Objectives

Майбутнє… глобальне віртуальне співтовариство дослідників

http://www.wenmr.eu/

Total VO’s users – 464 Users from Ukraine – 8 VO: enmr.eu

Parameters of MD simulation

Mon Oct 29 20:20:14 2012 GRM NOTE 88677-1: Submit job to grid. Destination: grid-cr5.desy.de:8443/cream-pbs-desy Mon Oct 29 20:25:05 2012 JBM NOTE 88677-1: Notified user O.Savytskyi user@gmail.com of RUNNING job status. Message: Your GROMACS simulation part 1 is running on the grid Submit job to grid

Control panel web-interface

Limits VO:enmr.eu CPU cores per task < 6 Trajectory time, ns < 10 < 50 (advanced user) REMARK Only for small biopolymers, without full automatization for project VO:moldyngrid CPU cores per task < 100 Trajectory time, ns > 100 REMARK There is no web-interface for MD restart from checkpoint file

Веб-сервери WeNMR AMBER -> Molecular dynamics GROMACS -> Molecular Dynamics CSROSETTA -> Structure Calculation CNS -> Structure Calculation XPLOR -> Structure calculation ROSETTA -> protein folding prediction HADDOCK-> protein-protein docking + =

TALOS+ програма для визначення торсійних кутів амінокислотних залишків з даних ЯМР. В якості вхідних даних використовуються хімічні зсуви: 13Cα, 13Cβ, 13CО, 15N, 1Hα та 1HN. Отримані результати порівнюється з базою даних, на даний час в якій є інформація для 200 білків. TALOS+

Веб-сервер DisMeta включає в себе набір біоінформатичних програмних пакетів, які дозволяють проводити передбачення неструктурованих ділянок в білках, структурний аналіз амінокислотної послідовності білків та порівнювати отримані результати. DisMeta

Веб-сервер UNIO дозволяє виконувати автоматизований аналіз даних ЯМР для визначення 3D структури білка. UNIO являє собою результат більш ніж десять років фундаментальних досліджень спрямованих на визначення з високим ступенем автоматизації, точної та об'єктивної структури білків методом ЯМР. Програма UNIO включає в себе алгоритми аналізу даних на всіх етапах процесу визначення структури білків методом ЯМР. UNIO

Веб сервер iCing є частиною програмного пакету Cing. Дозволяє проводити аналіз та перевірку якості структури білка. iCing

Параметр впорядкування амідних зв’язків пептидних груп білка S2 Номер амінокислоти V.M. Dubyna, D.B. Kovalskyy, O.S. Ivanova and A.I. Kornelyuk. The improvement of the algorithm for order parameter calculation (S2) from molecular dynamics simulation using the correlation motion function , Biophysical Chemistry , Vol.123, N1 p. 25-28, (2006). ВІЛ-1 протеаза Розроблено та застосовано універсальний алгоритм розрахунку параметра впорядкування амідних звязків пептидних груп, S2, з даних МД для порівняльного аналізу з експериментальними даними ЯМР. Розрахунок проводився за формулою:

Для вивчення конформаційної рухливості білка критичним є порівняння даних розрахунку МД з експериментальними даними ЯМР. Для цього було розроблено та використано програму для розрахунку параметру впорядкованості, S2, для зв‘язку N-H пептидної групи, який можна отримати з експериментальних даних ЯМР та з теоретичних розрахунків МД . Цей параметр є індикатором рухливості білка – конформаційної рухливості N-H амідних зв’язків амінокислотних залишків в наносекундному часовому діапазоні. Величина параметру визначається з даних ЯМР релаксації, але також може бути розрахована з траєкторії моделювання молекулярної динаміки. Нами такий розрахунок для кожного амінокислотного залишку проводили за відомою формулою (Chandrasekhar et al., 1992): де φij – кут між напрямками орієнтації амідного N-H зв’язку в моменти часу i та j, P2(x) – поліном Лежандра 2 степеня, N – число пар моментів часу, які сумуються. Усереднення проводили двома способами. За першим способом траєкторія розбивалась на відрізки довжиною TR пс. Вищевказану формулу застосовували до всіх пар конформацій в даному часовому відрізку. Одержані значення S2 по всім відрізкам усереднювали. За другим способом усереднення проводили по всім парам конформацій, для яких різниця у часі менша від TR. Було показано, що значення S2, одержані двома способами, мало відрізняються між собою. При значенні TR =100-200 пс результати розрахунку задовільно узгоджуються з експериментальними даними, одержаними методом ЯМР (Freedberg et al., 2002). Отже, розроблено та застосовано універсальний алгоритм розрахунку параметру впорядкованості S2 з даних молекулярної динаміки для порівняння з експериментальними даними ЯМР. Застосування даного алгоритму для порівняння параметру впорядкованості S2 з даних МД при фізіологічних умовах (рH=7, 0.15M NaCl ) для ВІЛ-протеази з даними ЯМР для цього білка показало його високу ефективність. Розробка алгоритмів порівняння даних розрахунків молекулярної динаміки з даними ЯМР-спектроскопії

Virtual Team GPGPU General Project Information Leader: John Walsh (TCD, Ireland) Mailing List: vt-gpgpu@mailman.egi.eu Status: Active Start Date: June 7, 2012 End Date: start date + 3 months https://wiki.egi.eu/wiki/VT_GPGPU

Virtual Team project aims To collect detailed requirements from existing and new EGI user communities and their support teams about using GPGPU services in the European Grid Infrastructure Output The project aims to produce a list of detailed user requirements for using GPGPU computing services in the European Grid Infrastructure.

Ireland (Leader) John Walsh (TCD) Bulgaria Emanouil Atanassov (IICT-BAS) Todor Gurov (IICT-BAS) Aneta Karaivanova (IICT-BAS) Italy Andrea Giachetti (CIRMMP) Poland Mariusz Sterzel (CYFRONET) Mariusz Mamoński (PSNC) Maciej Filocha (ICM Uniwersytet Warszawski) Radek Januszewski (PSNC) Ukraine Oleksandr Savytskyi (IMBG of NAS of Ukraine) United Kingdom Abdeslem DJAOUI (STFC) Spain Miguel Cárdenas-Montes (CIEMAT) Pablo Briongos Rabadán (CSIC) France Andrea Sartirana (CNRS) Sophie Ferry (CEA) Pierrick MICOUT (CEA) Netherlands Jan Just Keijser (FOM) EGI.eu support: Karolis Eigelis (EGI.eu, Netherlands) Nuno Ferreira (EGI.eu, Netherlands) Gergely Sipos (EGI.eu, Netherlands) T. Ferrari (EGI.eu, Netherlands) Учасники віртуальної команди GPGPU

Результати українського учасника в VT GPGPU Use cases Propositions and technical aspects for GPU acceleration in GROMACS 4.5 + OPENMM plugin Participation in the official surveys for GPU users

Корисні контакти в VT GPGPU для UNG Bio*, Chemistry Institute or Community Mariusz Sterzel CYFRONET, Poland Keywords: Gromacs NAMD AMBER TeraChem Physics in Medical Imaging Institute or Community Miguel Cárdenas-Montes Corpuscular Physics Institute of Valencia, Spain Keywords: PET medical image reconstruction

“Standard HPC Grant 2012” CASPUR Via dei Tizii, Roma (Italy) http://hpc.caspur.it/hpc-grants 100,000 hours/core Research group: Tullio Scopigno Universita di Roma “La Sapienza”, Italy Taras Bryk Institute for Condensed Matter Physics of NASU, Lviv, Ukraine Oleksandr Savytskyi Institute of Molecular Biology and Genetics of NASU, Kiev, Ukraine

Подяки WeNMR project Dr.  Alexandre M.J.J. Bonvin Utrecht University, The Netherlands VT GPGPU Dr. Karolis Eigelis Vilnius Gediminas Technical University, Lithuania   CASPUR collaborators Dr. Tullio Scopigno Universita di Roma “La Sapienza”, Italy Dr. Taras Bryk Institute for Condensed Matter Physics of NASU, Lviv, Ukraine

Дякую за увагу!