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清楚地看到生物分子

高性能计算 可帮助研究人员以高分辨率可视化分子过程。

高性能计算 可帮助研究人员以高分辨率可视化分子过程。

低温电子显微镜(cryo-EM)的发展使Jacques Dubochet,Joachim Frank和Richard Henderson获得了2017年诺贝尔化学奖,该技术既简化又改善了生物分子的成像。

瑞典皇家科学院在颁奖时说,cryo-EM已将生物化学带入了一个新时代。“研究人员现在可以冻结生物分子的中间运动,并可视化他们从未见过的过程,这对于生命的基本理解至关重要’化学和药物开发,” the Academy said.

但是,新技术在实施以分析生物分子结构时并非没有挑战。“由于生物分子对电子束对辐射的损害高度敏感,因此必须以低剂量拍摄分子图像,从而在图像形成过程中会产生极高的噪声,”哈佛大学医学院微生物学和免疫生物学系达纳-法伯癌症研究所癌症免疫学和艾滋病学系讲师毛友东(Jack)Mao写道。“这种情况导致了生物分子的低温电磁重建的计算方法面临的最关键的挑战之一。即从重噪声中提取信号。”

高性能计算 消除噪音

毛’这项工作需要分析大量非常嘈杂的图像,以通过平均和统计技术来重建分子结构,直至达到原子分辨率。这是一个数据密集型且计算量很大的过程。

“Dell EMC的HPC集群对于我们的研究任务至关重要,该研究任务高度依赖于高度自动化的低温电子显微镜产生的大数据的分析,”毛说,他也是英特尔公司的董事®结构生物学并行计算中心(PCCSB)。英特尔PCCSB是Sullivan超级计算机的所在地,该计算机由一个数百兆字节的高性能RAID存储子系统组成,该子系统由数千个英特尔提供支持®至强处理器内核,以及由最新的英特尔支持的子系统® Xeon Phi™包含数千个X86 CPU内核的协处理器。“HPC系统有助于开发最先进的算法,以寻求针对那些重大生物医学问题的结构解决方案,这将带来癌症免疫疗法和精密医学方面的创新。”

罗马之路

英特尔PCCSB的许多努力都围绕着完善一个软件-硬件系统,该系统使用机器学习来进行大规模并行低温EMC数据处理。这些努力的结果就是ROME(通过用于冷冻EM的机器学习进行精炼和优化)软件包。

ROME系统的1.0版继续在Intel Xeon多核CPU和Intel Xeon Phi多核协处理器上进行了优化。根据英特尔PCCSB的计划,升级计划将引入更高级的机器学习算法,以进行高性能的冷冻EM数据分析,包括非线性降维,深度学习和4D重构。

了解更多: 英特尔®结构生物学并行计算中心(英特尔® PCCSB)

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