Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-06-21T19:25:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Luiz Felipe Gomes Rebello Ferreira.pdf: 10574681 bytes, checksum: 88fb46b2af0638e486a62e4ca28fdd89 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-21T19:25:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Luiz Felipe Gomes Rebello Ferreira.pdf: 10574681 bytes, checksum: 88fb46b2af0638e486a62e4ca28fdd89 (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / FACEPE / Estima-se que o uso de métodos in silico pode reduzir os custos associados ao desenvolvimento de um novo fármaco em até 50%. Esta redução ocorre porque o número de moléculas que precisam ser testadas e sintetizadas experimentalmente passa a ser drasticamente reduzido devido a alta confiabilidade dos métodos computacionais. Porém, estes métodos podem apresentar uma alta demanda computacional quando o número de moléculas a ser testados é alto e quando se busca maior precisão nos resultados numéricos. Sendo assim, este trabalho apresenta o desenvolvimento do programa GriDoMol, uma plataforma unificada para realizar cálculos de docking molecular em um sistema distribuído, através de um grid computacional, com foco em alto desempenho e precisão. Utilizando o GriDoMol e configurações avançadas de docking, foi possível realizar o docking molecular de um conjunto de 213 complexos em um tempo até 9,91 vezes mais rápido e encontrando soluções de docking mais estáveis, com reduções de até 1,3 Kcal/mol, quando comparado com a execução sequencial deste mesmo conjunto em um único computador, utilizando apenas um núcleo de processamento e a configuração padrão de docking. O GriDoMol também oferece a opção de realizar estudos de vacinologia reversa permitindo cálculos de docking molecular entre candidatos a epítopos e alelos de MHCs de Classe I e II humanos com o intuito de encontrar epítopos que possuam uma boa afinidade por estes alelos, aumentando as chances de apresentar uma resposta imunológica significativa. / It is estimated that the use of in silico methods can reduce the costs spent at the development stage of a new drug by up to 50%. This happens because the number of molecules that need to be experimentally synthesized and tested becomes drastically reduced due to the high predictability and reliability of the computational methods. Nevertheless, these methods may present a high computational demand when the number of molecules to be tested is high and when it’s seeking for a higher precision in the numerical results. Therefore, this work presents the development of the program GriDoMol, a unified platform for performing molecular docking calculations in a distributed system, through a computational grid environment, with focus in high performance and precision. By using GriDoMol and higher docking settings values, it was possible to execute the molecular docking of a set containing 213 complexes in a time up to 9.91 times faster and finding more stable complexes, with energy reduction by up to 1.3 Kcal/mol, when compared with the sequential execution of this same set on a single computer, using a single processor core and the default docking settings values. The program GriDoMol also offers a reverse vaccinology option, allowing the molecular docking of candidate epitopes on selected human MHC’s Class I and II alleles, in order to find the most promising epitopes which have a good binding affinity on a large set of alleles and, thus, better chances of having a significant immunogenic response.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-04-15T14:00:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) GriDoMol_dissertacao_final_definitiva.pdf: 3189365 bytes, checksum: 4e40c0bceaf848cd426c93d77d325502 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-15T14:00:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) GriDoMol_dissertacao_final_definitiva.pdf: 3189365 bytes, checksum: 4e40c0bceaf848cd426c93d77d325502 (MD5) Previous issue date: 2013-02-21 / FACEPE / A utilização de computadores no desenvolvimento de produtos ligados à inovação terapêutica tem tomado proporções significativas, particularmente na área de planejamento molecular baseado em métodos computacionais. Estima-se que o uso destas metodologias pode reduzir os custos e o tempo de desenvolvimento de um novo fármaco em até 50%. Isto ocorre porque muitas vezes o número de moléculas que precisam ser sintetizadas e testadas experimentalmente passa a ser drasticamente reduzido por conta da alta preditividade e confiabilidade dos métodos computacionais (in silico). O docking molecular determina se pode haver interação energética favorável entre duas moléculas (ligante e alvo biológico), no intuito de elucidar as razões moleculares responsáveis pela potência farmacológica destes fármacos em potencial. Ocorre que estes métodos podem apresentar, por vezes, uma alta demanda computacional quando o número de ligantes e alvos a serem testados é alto e quando se busca alta precisão nos resultados numéricos obtidos. Este trabalho apresenta a plataforma GriDoMol para execução de cálculos de docking molecular no ambiente distribuído através de um grid computacional. O programa GriDoMol pode ser usado tanto com o programa AutoDock quanto com o programa AutoDock Vina, para realizar os cálculos de docking. Através da interface intuitiva do GriDoMol é possível acompanhar o andamento com dados do conjunto de cálculos de docking e criar o arquivo Job Description File (JDF) contendo a lista de cálculos de docking que será realizado em paralelo no ambiente de grid computacional. Tanto no programa AutoDock quanto no AutoDock Vina, o tempo necessário para a realização de 500 cálculos de docking molecular foi reduzido em até 97% do tempo necessário quando comparado a não utilizar nenhuma estratégia de paralelização, ou de computação distribuída.

Pesquisas em sistemas paralelos e distribuídos de alto desempenho apresentam limitações no que se refere a análise, projeto, implementação e execução automática e transparente de aplicações. Essas limitações motivaram o projeto do MidHPC (do inglês Middleware for High Performance Computing, ou seja, Middleware para Computação de Alto Desempenho), que balanceia transparente e automaticamente cargas de trabalho considerando a capacidade dos recursos computacionais e o comportamento das aplicações envolvendo: processamento, acesso a disco, memória e rede. Para utilizar todo o potencial do MidHPC, aplicações devem ser escritas utilizando o modelo de programação concorrente, tal como o padrão POSIX de threads (pthreads). Aplicações desenvolvidas seguindo esse modelo de programação podem ser executadas em ambientes de Grid sem alteração de código fonte ou recompilação. Durante a execução, tarefas de uma mesma aplicação paralela comunicam-se, transparentemente, por meio de um sistema de memória compartilhada distribuída. O objetivo deste trabalho foi desenvolver alguns dos módulos do projeto MidHPC e integrar demais ferramentas que haviam sido previamente desenvolvidas pelo grupo. Este trabalho permite aplicar, em ambientes reais, todos os conceitos de escalonamento de processos estudados e desenvolvidos durante o projeto MidHPC / Current researches on parallel and distributed systems present limitations regarding the analysis, design, implementation and automatic execution of high performance applications. Those limitations motivated the design of MidHPC (Middleware for High Performance Computing), which transparently and automatically balances workloads considering computing resources capacities and application behavior such as: processing, network, memory and disc accesses. In order to use all of the MidHPC potential, applications must be developed following the concurrent programming model, using the POSIX thread standard (pthreads). Applications developed according to this programming model can be executed in the Grid environment with no source code modification nor recompilation. During the execution, tasks of the same application communicate, transparently, using a distributed shared memory system. The objective of this master thesis was to develop modules of the MidHPC project and integrate tools that were previously developed by the research group. This work allows applying, in real-world environments, all process scheduling concepts studied and developed during the MidHPC project

Pesquisas em sistemas paralelos e distribuídos de alto desempenho apresentam limitações no que se refere a análise, projeto, implementação e execução automática e transparente de aplicações. Essas limitações motivaram o projeto do MidHPC (do inglês Middleware for High Performance Computing, ou seja, Middleware para Computação de Alto Desempenho), que balanceia transparente e automaticamente cargas de trabalho considerando a capacidade dos recursos computacionais e o comportamento das aplicações envolvendo: processamento, acesso a disco, memória e rede. Para utilizar todo o potencial do MidHPC, aplicações devem ser escritas utilizando o modelo de programação concorrente, tal como o padrão POSIX de threads (pthreads). Aplicações desenvolvidas seguindo esse modelo de programação podem ser executadas em ambientes de Grid sem alteração de código fonte ou recompilação. Durante a execução, tarefas de uma mesma aplicação paralela comunicam-se, transparentemente, por meio de um sistema de memória compartilhada distribuída. O objetivo deste trabalho foi desenvolver alguns dos módulos do projeto MidHPC e integrar demais ferramentas que haviam sido previamente desenvolvidas pelo grupo. Este trabalho permite aplicar, em ambientes reais, todos os conceitos de escalonamento de processos estudados e desenvolvidos durante o projeto MidHPC / Current researches on parallel and distributed systems present limitations regarding the analysis, design, implementation and automatic execution of high performance applications. Those limitations motivated the design of MidHPC (Middleware for High Performance Computing), which transparently and automatically balances workloads considering computing resources capacities and application behavior such as: processing, network, memory and disc accesses. In order to use all of the MidHPC potential, applications must be developed following the concurrent programming model, using the POSIX thread standard (pthreads). Applications developed according to this programming model can be executed in the Grid environment with no source code modification nor recompilation. During the execution, tasks of the same application communicate, transparently, using a distributed shared memory system. The objective of this master thesis was to develop modules of the MidHPC project and integrate tools that were previously developed by the research group. This work allows applying, in real-world environments, all process scheduling concepts studied and developed during the MidHPC project