POEM@home

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Protein Optimization with Energy Methods

Proteinsimulation wird heute von zwei Hauptansätzen dominiert:
Lernen/kopieren von der Natur (Rosetta@home ist ein gutes Beispiel). Bei einer neuen Sequenz wird versucht Teilstrukturen bekannter Proteine zu kopieren und zu einer neuen guten Struktur zusammenzusetzen.

  • Pro: Geht bei großen Proteinen, geht sehr gut bei großen Strukturähnlichkeiten.
  • Contra: Geht nicht wenn keine Strukturähnlichkeit vorhanden ist (neue Faltungen), geht nicht, wenn keine experimentellen Daten vorliegen (Transmembranproteine, an die 40% aller bekannten Medikamente andocken), keine Kinetik

Den Faltungsprozess wie in der Natur vorkommend mit einem biophysikalischen Modell simulieren (Folding@home). Dies wird mit der Molekulardynamik (MD) getan, einer sequentiellen Methode mit einer Auflösung von ca. 10E-15 Schritten pro Sekunde. Für einen Faltungsprozess, der Millisekunden dauert werden EINE MENGE Schritte benötigt.

  • Pro: Informationen über die ganze Dynamik, Faltungszeiten, hochgenaue Strukturen.
  • Contra: Geht nur für kleine Proteine, Spezifizierungsfragen

POEM versucht zwischen den beiden Welten zu interpolieren. Es benutzt ein atomares Modell für die freie Energie der Proteine, d.h. es funktoniert sowohl bei neuen Faltungen als auch bei Anwendungen in der Nonobiotechnologie, für die keine experimentellen Daten vorliegen. Im Gegensatz zu MD benutzt es Anfintons thermodynamische Hypothese (Chemienobelpreis 1972), das Proteine in ihrem biologisch aktiven Zustand minimale freie Energie haben. Die Simulation wird daher durch eine Optimierung ersetzt der tausendfach schneller ist als MD.

  • Pro: Geht auch für mittelgroße Proteine, die Faltungslandschaft wird erzeugt, geht bei "neuen Faltungen",
  • Contra: immer noch begrenzt auf Proteine mit weniger als 100 Aminosäuren, keine echte Kinetik (bislang).

Mit POEM@HOME versuchen wir bei den beiden Contras weiterzukommen, insbesondere hoffen wir auf Fortschritt bei:

  • "Neuen Faltungen", d.h. Proteine mit geringer Strukturähnlichkeit zu bekannten Proteinen

Proteine in nicht-physiologische Umgebung (wir haben gerade eine Bewilligung zur Entwicklung neuer Implantate bekommen, die besser biokompatibel sind)

  • Verständnis des Faltungsprozesses komplexerer Proteine die nicht mit direkten kinetischen Untersuchungen erforscht werden können
  • Protein-Protein Wechselwirkungen, in denen die Partner ihre Gestalt beim Andocken ändern (biologischer Signalprozess)
  • Verbesserung der Modelstrukturen für transmembrane Proteine

OpenCL (ATI/Nvidia) nur mit BOINC-Client ab Version 7.03

Erde.png POEM@home
Beginn 2007
Ende Oktober 2016
Status beendet
Admin Timo Strunk
Institut Forschungszentrum Karlsruhe
Land Deutschland
Bereich Medizin
Info.png Anwendungen
Win.png Win POEM Protein Folding 1.00
POEM++ 2.31
Linux2.png Linux POEM Protein Folding 1.00
Macos.gif Mac POEM Protein Folding 1.00
Amd64.jpg 64bit POEM++ 2.31/2.30 [linux/mac]
Ps3.png PS3
Ati.jpg ATI POEM++ OpenCL version 2.31 [win/linux]
Cuda.jpg CUDA POEM++ OpenCL version 2.31 [win/linux]
Intel.jpg Intel
Android.png Android No.gif
Raspberri Pi.png RPi No.gif
Nci.jpg NCI No.gif
Specs.png Systemspezifikationen
VRAM SP Yes.gif DP No.gif
RAM 26,6MB
Laufzeit min - 13h
25min(4xGPU)
20min(4xGPU-ATI)
HDD 1,4MB
Traffic dl/ul kb / kb
Deadline 7-10 Tage
Checkpoints Yes.gif