GPUGRID: Paper & Bätsch
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GPUGRID: Paper & Bätsch
Es gibt ein Paper von 2017, dass wohl erst heute im GPUGRID-Forum vermeldet wurde und für dessen Zuarbeit es heute nachträglich ein Bätsch gab (bin sogar unter den Glücklichen). Hab' die Publikation auch über Twitter gemeldet.
Michael.
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Ja. Allerdings bin ich ziemlich enttäuscht von der Betreuung der Unterstützer. Seit Monaten laufen unter Linux keine GPU Tasks mehr, dazu kaum Kommunikation im Forum. Die CPU-Tasks sind noch länger vom Netz (wenn ich mich recht erinnere schon seit Januar, allerdings erwarte ich dort "bald" ein neues "methods"-Paper, da die Aufgaben von jemandem ausgegeben wurden, der in der Vergangenheit auch schon Dinge zu Papier gebracht hat).
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Und noch ein GPUGRID 2018er Paper nebst Bätsch:
https://twitter.com/Rechenkraft_net/sta ... 3528754176
Ich mache mir allmählich Gedanken, inwieweit die Bätsches wirklich sauber an diejenigen vergeben werden, die zu den entsprechenden Papieren beigetragen haben. Ich habe unter vielen anderen auch massenhaft WUs vom DOERR-Typ durchgenudelt, das Bätsch diesmal aber leider nicht erhalten. Statistisch gesehen macht das eigentlich nicht wirklich viel Sinn...
Michael.
https://twitter.com/Rechenkraft_net/sta ... 3528754176
Ich mache mir allmählich Gedanken, inwieweit die Bätsches wirklich sauber an diejenigen vergeben werden, die zu den entsprechenden Papieren beigetragen haben. Ich habe unter vielen anderen auch massenhaft WUs vom DOERR-Typ durchgenudelt, das Bätsch diesmal aber leider nicht erhalten. Statistisch gesehen macht das eigentlich nicht wirklich viel Sinn...
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Es gibt eine neue (2019er) GPUGRID-Publikation nebst zugehörigem Signatur-Bätsch (das auch ich bekommen habe).
Dabei geht es um den Einsatz von Machine Learning bei Molecular Dynamics Simulationen!
Infos dazu:
Paper: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.8b00913#
GPUGRID-Forenmeldung dazu: http://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5021
Michael.
Dabei geht es um den Einsatz von Machine Learning bei Molecular Dynamics Simulationen!
Infos dazu:
Paper: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.8b00913#
GPUGRID-Forenmeldung dazu: http://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5021
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Es ist mal wieder so weit: GPUGRID präsentiert zwei neue Fachpublikationen plus die beiden Bätsches dazu für diejenigen, die zu diesen Arbeiten beigetragen haben. Ich bin diesmal bei beiden dabei.
Paper 1: https://www.gpugrid.net/forum_thread.ph ... true#55110
Paper 2: https://www.gpugrid.net/forum_thread.ph ... true#55111
Bei der ersten Publikation geht es um die systematische Identifizierung von "versteckten" Arzneistoffbindetaschen. Diese kann man nur erkennen, wenn man sich nicht einfach auf "statische" Kristallstrukturen verlässt, sondern die Dynamik von Proteinen in wässriger Lösung berücksichtigt. Das geht nur über NMR-Strukturaufklärung oder MD Simulationen.
Bei der zweiten wird eine Konfigurations-Datenbank für GPCR-Rezeptorproteinklassen vorgestellt, dies sind Proteine, die von erheblicher Bedeutung für die Arzneistoffentwicklung sind.
Wenn Fragen sind, her damit.
Michael.
Paper 1: https://www.gpugrid.net/forum_thread.ph ... true#55110
Paper 2: https://www.gpugrid.net/forum_thread.ph ... true#55111
Bei der ersten Publikation geht es um die systematische Identifizierung von "versteckten" Arzneistoffbindetaschen. Diese kann man nur erkennen, wenn man sich nicht einfach auf "statische" Kristallstrukturen verlässt, sondern die Dynamik von Proteinen in wässriger Lösung berücksichtigt. Das geht nur über NMR-Strukturaufklärung oder MD Simulationen.
Bei der zweiten wird eine Konfigurations-Datenbank für GPCR-Rezeptorproteinklassen vorgestellt, dies sind Proteine, die von erheblicher Bedeutung für die Arzneistoffentwicklung sind.
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Na, da kann man ja nur Gratulieren!
Gruß Harald
Meine Kommentare sind grundsätzlich nicht Chauvinistischer, Misogynischer, Xenophobischer, Homophobischer oder Religionfeindlicher Natur, sondern dienen lediglich der Konversation und repräsentieren ansonsten die schlichte, rheinische Denkungsweise.
s
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s
Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Ich schließe mich gerne an: Glückwunsch!
Ryzen 7 3700X ~ GeForce GTX 1660 ~ 32GB RAM ~ Ubuntu 20.04
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Es ist mal wieder so weit: GPUGRID hat erneut eine neue Publikation rausgehauen, diesmal zum Themenbereich Krebs.
Beim Check meiner Bätsches stellte ich fest, dass ich für diese Arbeit keins erhielt, dafür aber zu meinem Erstaunen für zwei anscheinend noch neuere Papers, die noch nicht in den NEWS der Projektseite vermeldet zu sein scheinen:
Methoden-Paper - gleiche Autoren, wie oben.
Krebs-Paper - seltsamer Weise fehlt hier der Projektleiter (Gianni de Fabritiis).
Mal abwarten, ob da evt. einfach nur etwas fehlt oder ob etwas verwechselt wurde (kann ich mir eigentlich nicht vorstellen).
Michael.
Beim Check meiner Bätsches stellte ich fest, dass ich für diese Arbeit keins erhielt, dafür aber zu meinem Erstaunen für zwei anscheinend noch neuere Papers, die noch nicht in den NEWS der Projektseite vermeldet zu sein scheinen:
Methoden-Paper - gleiche Autoren, wie oben.
Krebs-Paper - seltsamer Weise fehlt hier der Projektleiter (Gianni de Fabritiis).
Mal abwarten, ob da evt. einfach nur etwas fehlt oder ob etwas verwechselt wurde (kann ich mir eigentlich nicht vorstellen).
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
MSI B450-A PRO MAX - Ryzen 3 3100 - 16GB - Zotac RTX 2080 Ti Twinfan - Win10 Pro
Galaxy A50
https://www.youtube.com/watch?v=jYMIkq3NIgE
Galaxy A50
https://www.youtube.com/watch?v=jYMIkq3NIgE
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
Ich finde diesen Typ von Bätsch eigentlich ziemlich cool, weil man als Nutzer direkt weiss, zu welcher wissenschaftlichen Arbeit man beigetragen hat.Sven hat geschrieben: ↑27.08.2020 22:02Da fällt mir ein:
https://www.youtube.com/watch?v=s8NTiOt-oP0
Die beiden weiteren Publikationen oben wurden übrigens im GPUGRID-Forum nur noch nicht vorgestellt. Kommt also wohl noch.
Ansonsten habe ich die p53-Tumorsuppressor-Arbeit nochmal über unseren Twitter-Account verbreitet.
Michael.
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Re: GPUGRID: Paper & Bätsch
So, also verwechselt wurde da nichts - die oben genannten beiden Veröffentlichungen sind tatsächlich einfach noch nicht im GPUGRID-Forum erwähnt worden.Michael H.W. Weber hat geschrieben: ↑26.08.2020 20:46...dafür aber zu meinem Erstaunen für zwei anscheinend noch neuere Papers, die noch nicht in den NEWS der Projektseite vermeldet zu sein scheinen:
Methoden-Paper - gleiche Autoren, wie oben.
Krebs-Paper - seltsamer Weise fehlt hier der Projektleiter (Gianni de Fabritiis).
Mal abwarten, ob da evt. einfach nur etwas fehlt oder ob etwas verwechselt wurde (kann ich mir eigentlich nicht vorstellen).
Ich habe mir mittlerweile einen Spaß draus gemacht und Daten aus den Papieren in Eigenregie zusammenmodelliert und über unseren Twitter-Account gepostet:
Krebs: https://twitter.com/Rechenkraft_net/sta ... 1668061188
Methoden: https://twitter.com/Rechenkraft_net/sta ... 7352642560
Immer schön runterscrollen, dort sind die Movies der in den Veröffentlichungen verwendeten Ausgangsmaterialien.
Es sind zwei recht interessante Studien. Vielleicht mal ganz kurz:
1. Die Krebs-relevante Publikation zeigt, wie man testen kann, ob ein Wirkstoffkandidat in der Lage ist die Bildung von Protein-Protein-Bindungen zu verhindern. Die Idee ist, dass viele Proteine nicht alleine, sondern im Zusammenspiel mit anderen wirken. Wenn man diese Aneinanderlagerung durch Zugabe eines Medikaments verhindern (oder allgemeiner: modulieren) kann, kann man den damit zusammenhängenden Zellprozess beeinflussen. In der Praxis wird eine Kombination von Molecular Docking und Molecular Dynamics Simulationen eingesetzt.
2. Das Methoden-Paper befasst sich mit einer Klasse von Proteinen, die sich isoliert genommen grundsätzlich nicht in eine definierte 3D-Gestalt falten (intrinsisch ungefaltete Proteine). Die Aminosäurekette solcher Proteine ist also ohne spezielle Bindungspartner (Proteine, Nukleinsäuren, Lipide, ...) über weite Bereiche ungefaltet und nimmt erst eine definierte Gestalt an, wenn der richtige Interaktionspartner dazu kommt. GPUGRID hat nun beispielhaft eine Methode vorgestellt, wie man Wirkstoffe gegen solche ungefalteten Proteine per Computereinsatz entwerfen/testen kann.
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