Smart execution of molecular docking simulations of a fully-flexible receptor model

Simulações de docagem molecular com modelos de Receptores Totalmente Flexíveis (FFR) estão adquirindo maturidade. No entanto, isto demanda atividades computacionais de paralelização para geração e execução de grande volume de dados que precisam ser analizados. Computação multi-tarefa é um paradigma...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Frantz, Fábio André
Other Authors: Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba
Format: Master Thesis
Language:Portuguese
Published: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul 2012
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10923/1544
Description
Summary:Simulações de docagem molecular com modelos de Receptores Totalmente Flexíveis (FFR) estão adquirindo maturidade. No entanto, isto demanda atividades computacionais de paralelização para geração e execução de grande volume de dados que precisam ser analizados. Computação multi-tarefa é um paradigma atrativo e que vem sendo aplicado frequentemente para executar tarefas intensivas. Neste trabalho propomos um ambiente para executar simulações de docagem molecular no modelo FFR com pequenas moléculas integradas a um componente MTC. Este ambiente é baseado no padrão Múltiplas Instâncias Autoadaptáveis (P-SaMI) que possui regras para redução do número de experimentos, provendo um modelo de Receptores Totalmente Flexíveis Reduzido (RFFR). A principal contribuição desta pesquisa está na comprovação de que as regras do P-SaMI podem ser usadas em Simulações de Docagem Molecular através de um ambiente web integrado com um componente MTC. Molecular docking simulations of Fully-Flexible Receptor (FFR) models are coming of age. However, they demand parallelization of computing activities for their executions and generate huge amounts of data that needs to be analyzed. Many Task Computing (MTC) is an attractive paradigm routinely applied to execute intensive tasks. In this work we propose an environment to execute molecular docking simulations of FFR models to small molecules integrated with an MTC middleware. This environment is based on a new pattern called Self-adapting Multiple Instances (P-SaMI) that provide rules to reduce the number of experiments, providing a Reduced Fully-Flexible Receptor (RFFR) model. The main contribution of this research is to prove that P-SaMI rules can be used on Molecular Docking Simulations through a web environment integrated with an MTC middleware.