In unserem kleinen Wettbewerb mit SETI.USA (wir berichteten) steuert unser Planet 3DNow! SIMAP Team so langsam aber sicher auf die Ziellinie zu. Und während das Team aus den USA vorwiegen von Personen profitiert, die Zugriff auf hunderte von Rechnern haben, werden bei uns laufend neue Teammitglieder geworben oder sogar Uralt-Rechner mit K6 oder Pentium I ans Laufen gebracht. Aktuell beträgt unser Rückstand aber noch ca. 14.000 Credits, so dass jeder weitere Helfer willkommen ist.
Wie Ihr teilnehmen könnt, erfahrt ihr im SIMAP Forum oder speziell in diesem Thread.
Den Verlauf des "Rennens" könnt Ihr in einem mittlerweile 30-seitigen Thread nachlesen.
Noch etwas zum SIMAP-Projekt und ein paar Statistiken:
"Was ist SIMAP: SIMAP ist eine Datenbank, in der die Ähnlichkeiten aller derzeit bekannten Proteinsequenzen untereinander gespeichert sind. Man kann sich das als Matrix vorstellen, die quadratisch ist bei einer Kantenlänge von ca. 4 Mio Proteinsequenzen die wir momentan speichern. Der Inhalt der Matrix ist symmetrisch, das heißt wenn Protein 1 dem Protein 2 ähnlich ist, dann ist es umgekehrt genauso. SIMAP ist weltweit das einzige derartige Projekt, bei dem wirklich alle Proteine einbezogen werden. Das "Konkurrenzprojekt" clustr am European Bioinformatics Institute beschränkt sich derzeit auf ca. 1/5 unserer Datenmenge.
Wem nutzt SIMAP? Proteinähnlichkeiten geben Hinweise auf die Verwandschaftsverhältnisse zwischen Proteinen. Verwandte Proteine haben oft gleiche oder ähnliche Eigenschaften und Funktionen im Organismus, da sie sich im Lauf der Evolution nur langsam verändern. Da man derzeit viel mehr Proteinsequenzen kennt als man eingehend in Labors untersuchen kann, werden die experimentellen Erkenntnisse über ein Protein auch auch dessen Verwandte übertragen. Ein gutes Beispiel dafür ist die intensive Untersuchung von Mausgenen und -proteinen, deren Ergebnisse oft auch für den Menschen gültig sind. Darüber hinaus gibt es noch viele weitere Methoden in der Bioinformatik, die auf Proteinähnlichkeiten basieren. Unsere Proteinähnlichkeitsdatenbank stellt all diesen Methoden die vorberechneten Ähnlichkeiten aller bekannten Proteine zur Verfügung. Dadurch eröffnen sich neuartige Möglichkeiten, denn bislang würden die Ähnlichkeiten immer und immer wieder neu berechnet. SIMAP wird regelmäßig aktualisiert und muss nur neu hinzukommende Sequenzen in die Matrix integrieren (sogenannte inkrementelle updates). SIMAP ist für Forschung und Lehre vollständig kostenlos verfügbar.
BoincSIMAP: Da der Berechnungsaufwand für eine solche Matrix quadratisch mit der Größe der Matrix steigt, sind unsere internen Resourcen (gridengine-cluster unter Linux) schon lange nicht mehr ausreichend. Daher haben wir einen boinc-client implementiert, der auf den Quellen von FASTA aufbaut, eines heuristischen Programms zur Sequenzähnlichkeitssuche. Diesen client gibt es nun seit ca. einem Jahr, wir haben ihn bislang umfassenden Tests unterzogen. Anfang gab es verschiedene Probleme, die mit dem Boinc-Team um Dave Anderson behoben werden mussten. Momentan optimieren wir den client, da sich die Berechnungsprozedur etwas verändert hat und das Datentransfervolumen zu minimieren ist. Der boincsimap-Client ist momentan ein Minimal-Client ohne Screensaver-Grafik etc., da wir erstmal Wert auf die reine Funktionalität gelegt haben.
Wer betreibt SIMAP? SIMAP ist ein Gemeinschaftsprojekt des GSF-Forschungszentrums für Gesundheit und Umwelt in Neuherberg bei München und der Technischen Universität München, Wissenschaftszentrum Weihenstephan. Ansprechpartner ist Thomas Rattei vom Lehrstuhl für Genomorientierte Bioinformatik. "
Seit Beginn des Wettstreites hat sich die in das Projekt eingebrachte Rechenleistung um fast ein TeraFLOP auf 4,16 TFLOPS erhöht.
Ein paar graphische Darstellungen zum Verlauf findet Ihr hier und einen Echtzeitvergleich der beiden Konkurrenten SETI.USA und Planet 3DNow! dank unseres Members Niehti hier.
An dieser Stelle schon einmal ein großes Dankeschön an alle Teilnehmer, die unseren Distributed Computing Teams auch hoffentlich über diesen Wettstreit hinaus erhalten oder wenigstens verbunden bleiben.
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