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cOSPREY: A Cloud-Based Distributed Algorithm for Large-Scale Computational Protein Design

机译:cOSPREY:大规模计算蛋白质设计的基于云的分布式算法

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摘要

>Finding the global minimum energy conformation (GMEC) of a huge combinatorial search space is the key challenge in computational protein design (CPD) problems. Traditional algorithms lack a scalable and efficient distributed design scheme, preventing researchers from taking full advantage of current cloud infrastructures. We design cloud OSPREY (cOSPREY), an extension to a widely used protein design software OSPREY, to allow the original design framework to scale to the commercial cloud infrastructures. We propose several novel designs to integrate both algorithm and system optimizations, such as GMEC-specific pruning, state search partitioning, asynchronous algorithm state sharing, and fault tolerance. We evaluate cOSPREY on three different cloud platforms using different technologies and show that it can solve a number of large-scale protein design problems that have not been possible with previous approaches.
机译:>寻找巨大的组合搜索空间的全局最小能量构象(GMEC)是计算蛋白质设计(CPD)问题中的关键挑战。传统算法缺乏可扩展且高效的分布式设计方案,从而使研究人员无法充分利用当前的云基础架构。我们设计云OSPREY(cOSPREY),这是对广泛使用的蛋白质设计软件OSPREY的扩展,以允许原始设计框架扩展到商业云基础架构。我们提出了几种新颖的设计来集成算法和系统优化,例如GMEC专用修剪,状态搜索分区,异步算法状态共享和容错能力。我们使用不同的技术在三个不同的云平台上评估了cOSPREY,结果表明它可以解决许多以前的方法无法实现的大规模蛋白质设计问题。

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