ATM - Neue App von GPUGRID

Analyse und Vorhersage von Struktur und Faltungsweg (Folding@home, GPUGRID, Rosetta@home, ...)
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Michael H.W. Weber
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ATM - Neue App von GPUGRID

#1 Ungelesener Beitrag von Michael H.W. Weber » 04.03.2023 15:17

Es gibt eine neue GPUGRID-App:
http://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5379
Hallo GPUGRID!

Du hast bereits bemerkt, dass eine neue App namens "ATM" mit einigen Testläufen bereitgestellt wurde. Wir arbeiten an der Validierung und dem Einsatz der App, so dass du bald mit weiteren Aufträgen zu dieser App rechnen kannst. Lassen Sie mich kurz erklären, worum es bei dieser neuen Anwendung geht.

Die ATM-Anwendung

Die neue ATM-Anwendung steht für Alchemical Transfer Method, eine von Emilio Gallicchio et al. entwickelte Methode zur Vorhersage der absoluten und relativen Bindungsaffinität. Mit der ATM-Methode können wir die Bindungsaffinitäten von Molekülen gegenüber einem bestimmten Protein abschätzen, indem wir die Stärke der Bindung messen. Diese Methode fällt in die Kategorie der alchemistischen Methoden zur Berechnung der freien Energie, bei denen unphysikalische Zwischenzustände verwendet werden, um die freie Energie physikalischer Prozesse (z. B. Protein-Ligand-Bindung) zu schätzen. Die Vorteile von ATM im Vergleich zu anderen gängigen Methoden zur Vorhersage der freien Energie (wie dem beliebten FEP) liegen in seiner Einfachheit, da es mit jedem Kraftfeld verwendet werden kann und kein großes Fachwissen erfordert, damit es richtig funktioniert.

Die experimentelle Messung der Bindungsaffinitäten zwischen Kandidatenmolekülen und dem Zielprotein ist einer der ersten Schritte bei Projekten zur Entdeckung von Arzneimitteln, aber die Synthese von Molekülen und die Durchführung von Experimenten sind teuer. Die Möglichkeit, Bindungsaffinitätsvorhersagen mit Hilfe von Computern durchzuführen, ist insbesondere bei der Optimierung von Wirkstoffleitstrukturen von großem Vorteil. Wir arbeiten derzeit aktiv an der Erprobung und Validierung der ATM-Methode, damit wir sie so bald wie möglich in echten Wirkstoffforschungsprojekten einsetzen können. Da diese Methoden in der Regel auf Hunderte von Molekülen angewandt werden, profitiert sie außerdem stark von den Parallelisierungsfähigkeiten von GPUGRID, so dass, wenn alles wie erwartet läuft, möglicherweise viele Arbeitseinheiten verschickt werden können.

Die ATM-Anwendung basiert auf Python, ähnlich wie die PythonRL-Anwendung, die wir mit einer speziellen Python-Umgebung ausliefern.

Hier sind die beiden wichtigsten Referenzen für die ATM-Methode, sowohl für absolute als auch für relative Bindungsaffinitätsvorhersagen:

Abschätzung der absoluten freien Bindungsenergie mit ATM: https://arxiv.org/pdf/2101.07894.pdf
Relative Schätzung der freien Bindungsenergie mit ATM:
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.1c01129

Im Moment können wir nur Aufträge an Linux-Maschinen senden, aber wir hoffen, dass wir bald eine Windows-Version haben werden.
Michael.
Fördern, kooperieren und konstruieren statt fordern, konkurrieren und konsumieren.

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