многопроцессорный программно-информационный комплекс

МНОГОПРОЦЕССОРНЫЙ ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННЫЙ
КОМПЛЕКС ДЛЯ ЦЕЛЕЙ БИОФИЗИКИ, МЕДИЦИНЫ,
НАНОЭЛЕКТРОНИКИ
О.Е. Глухова, Г.В. Савостьянов, А.С. Колесникова, М.М. Слепченков
Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского
E-mail: [email protected]
В настоящее время благодаря стремительному развитию медицины
возросла потребность в проведении численных экспериментов для
изучения свойств молекулярных систем. С другой стороны, развитие
информационных технологий предоставляет всё больше возможностей для
осуществления подобных экспериментов. В связи с этим активно
развиваются методы и подходы молекулярного моделирования, а также
увеличивается необходимость реализации гибких, удобных, быстро
расширяемых платформ для молекулярного моделирования. Целью данной
работы является реализация открытого, расширяемого программноинформационного комплекса молекулярного моделирования для целей
биофизики, медицины и наноэлектроники,
сочетающего в себе
реализацию классических подходов молекулярного моделирования,
реализацию некоторых авторских методов, а также широкие возможности
по внедрению в комплекс новых методов и подходов.
Разрабатываемый ПИК предназначен для решения следующих
фундаментальных и прикладных задач биофизики, медицины,
нанотехнологий:
1) моделирование биомакромолекул;
2) моделирование наноустройств и нанокомпозитных материалов;
3) определение
механических
и
физических
свойств
наноматериалов;
4) виртуальное
манипулирование
биомакромолекулами
и
наноструктурами;
5) формирование базы данных крупнозернистых моделей.
Для реализации ПИК будут использованы следующие подходы:
1) Модифицированная гибридная молекулярно-динамическая модель
MM/QМ (молекулярно- механическая модель/ квантовая модель),
основанная на анализе поля локальных напряжений молекулярной
системы. В результате сканирования карты локальных напряжений на
каждом шаге молекулярно-динамического расчета выделяются области,
атомы которых испытывают наибольшие напряжения. Для выделенной
области (областей) используется квантово-механическое описание,
оставшаяся область описывается при помощи эмпирического потенциала.
2) Оригинальная методика расчета поля локальных напряжений
атомной сетки [1]. В рамках данной методики под напряжением
понимается величина разности между энергией атома деформированного
каркаса и ненагруженного. Ненулевой величина напряжения принимается в
том случае, если на атомный каркас действуют внешние факторы.
3) Коллизионный термостат, основанный на динамике столкновений,
и термостат Берендсена [2], использующие в уравнениях движения
знакопеременное трение. Использование термостата позволит управлять
температурой моделируемой молекулярной системы.
4) Оригинальный метод, основанный на теории дипольных моментов
на химических связях, для описания взаимодействия внешнего
электрического поля с исследуемым объектом [3].
5) Крупнозернистая модель с использованием силового поля
MARTINI [4].
6) Классический молекулярно-механический метод AMBER [5].
Для разработки ПИК будут применены языки программирования
Python и C++. Использование динамичного языка высокого уровня Python
обеспечит универсальность реализованных модулей и возможность
быстрого и удобного расширения их функций. Применение современных
инструментов ведения логов (logging), средств документирования(PyDoc) и
тестирования(unittest), предоставляемых Python, обеспечит комплексу
дальнейшее развитие для решения описанных выше задач. Будут
применены
библиотеки
PyOpenGL
и
PyQt4
для
создания
кроссплатформенного графического интерфейса. Подобный интерфейс
сделает работу с ПИК легкой и эффективной. Для
реализации
вычислительных модулей будут использованы библиотеки для научных
вычислений Numpy, Scipy. Встроенные средства библиотеки Scipy
позволят реализовать наиболее требовательные к производительности
элементы ПИК на языке программирования C++. Библиотека Numpy
предоставит удобный интерфейс к наиболее эффективной реализации
инструментов линейной алгебры, необходимой для эффективной
реализации квантовых расчетов.
Для апробации возможностей реализованного комплекса будут
решены следующие практические задачи:
1. расчет коэффициента диффузии липопротеинов низкой плотности
(ЛПНП), липопротеинов высокой плотности (ЛПВП), липопротеинов
очень низкой плотности (ЛПОНП) в интиму артерий;
2. моделирование процесса индентирования
липопротеинов,
поверхности эндотелия, определены их механические параметры (модуль
Юнга, прочностные свойства);
3. изучение процесса распространения тепла в микрокапсуле,
оболочка которой содержит углеродные нанотрубки и золотые
наночастицы;
4. изучение поведения липосом в электрическом поле;
5. изучение степени деформации микрокапсул с позиции
проникновения сквозь капилляры.
В рамках разрабатываемого ПИК будет произведено адаптирование
модулей комплекса как для работы на массивно-параллельных кластерных
вычислительных
системах
(применением
библиотеки
mpi4py,
реализующей стандарт MPI(Message Passing Interface)), так и для работы на
гибридных архитектурах (применением технологии параллельных
вычислений на графических ускорителях(GPU) nVidia CUDA (в том числе
с использованием библиотеки CUBLAS (адаптированной библиотеки
BLAS для работы на графических ускорителях)).
Актуальность и перспективы разработки ПИК обусловлены
выполнением его в рамках направлений развития науки, технологий и
техники в Российской Федерации (Указ Президента РФ от 7 июля 2011 г.
N 899) «Науки о жизни» и критических технологий «Нано-, био-,
информационные,
когнитивные
технологии»,
«Компьютерное
моделирование наноматериалов, наноустройств и нанотехнологий».
Библиографический список
1. Glukhova O.Е., Slepchenkov M.M. Influence of the curvature of deformed graphene
nanoribbons on their electronic and adsorptive properties: theoretical investigation based
on the analysis of the local stress field for an atomic grid // Nanoscale. 2012. V. 11. P.
3335-3344.
2. Hünenberger P.H. Thermostat Algorithms for Molecular Dynamics Simulations // Adv.
Polym. Sci. 2005. V.173. P. 105–149.
3. Глухова О.Е., Колесникова А.С. Углеродные нанотрубки в однородном
электрическом поле // Нелинейный мир. 2009. № 6. Т.7. С. 478-479.
4. Marrink S. J., Risselada H. J., Yefimov S., Tieleman D. P., de Vries A. H. The MARTINI
Force Field: Coarse Grained Model for Biomolecular Simulations // Phys. Chem. B. 2007.
V. 111. P. 7812– 7824.
5. Case D.A., Cheatham, T.E. Darden T., Gohlke H., Luo R., Merz K.M., Onufriev A.,
Simmerling C., Wang B., Woods R. The Amber biomolecular simulation programs //
J. Computat. Chem. 2005. V. 26. P. 1668-1688.
Сведения об авторах
Глухова Ольга Евгеньевна – д.ф.-м.н., доцент, заведующий кафедрой
радиотехники и электродинамики СГУ, дата рождения: 22.05.1970г.
Савостьянов Георгий Васильевич – аспирант, дата рождения:
09.09.1990г.
Колесникова Анна Сергеевна – программист отдела математического
моделирования наноструктур и биосистем СГУ, дата рождения:
23.08.1988г.
Слепченков Михаил Михайлович – ассистент кафедры радиотехники и
электродинамики, дата рождения: 10.05.1988г.
Вид доклада: устный (/ стендовый)