World Community Grid/Help Conquer Cancer: Unterschied zwischen den Versionen

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* Edward H. Snell, Joseph R. Luft, Stephen A. Potter, Angela M. Lauricella, Stacey M. Gulde, Michael G. Malkowski, Mary Koszelak-Rosenblum, Meriem I. Said, Jennifer L. Smith, Christina K. Veatch, Robert J. Collins, Geoff Franks, Max Thayer, Christian Cumbaa, Igor Jurisica, and George T. DeTitta. Establishing a training set through the visual analysis of crystallization trials. Part I: ~150 000 images. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 2008 November 1; 64(Pt 11): 1123–1130. doi: 10.1107/S0907444908028047.
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* Edward H. Snell, Angela M. Lauricella, Stephen A. Potter, Joseph R. Luft, Stacey M. Gulde, Robert J. Collins, Geoff Franks, Michael G. Malkowski, Christian Cumbaa, Igor Jurisica, and George T. DeTitta. Establishing a training set through the visual analysis of crystallization trials. Part II: crystal examples. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 2008 November 1; 64(Pt 11): 1131–1137. Published online 2008 October 18. doi: 10.1107/S0907444908028059.
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* Cumbaa CA, Jurisica I. Protein crystallization analysis on the World Community Grid. J Struct Funct Genomics. 2010 Mar;11(1):61-9. Epub 2010 Jan 14.
  
 
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* Das [[Quorum]] beträgt 2, d.h. eine [[Work-Unit]] muss von zwei Rechnern erfolgreich bearbeitet werden, bevor die Credits vergeben werden.
 
* Das [[Quorum]] beträgt 2, d.h. eine [[Work-Unit]] muss von zwei Rechnern erfolgreich bearbeitet werden, bevor die Credits vergeben werden.
* Creditvergabe: Für Help Conquer Cancer  wird die Methode "two_credit" verwendet. Wenn die "claimed credits" dicht zusammen liegen, wird der Durchschnitt berechnet und gutgeschrieben. Ist dies nicht der Fall wird bei beiden Rechnern der bisher erreichte Creditwert bezogen auf eine CPU-Sekunde herangezogen. Daraufhin bekommen beide PCs den "claimed credit" gutgeschrieben, der dichter am historischen Wert eines PCs liegt.  
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* Creditvergabe: Für Help Conquer Cancer  wird die Methode "two_credit" verwendet. Wenn die "claimed credits" dicht zusammen liegen, wird der Durchschnitt berechnet und gutgeschrieben. Ist dies nicht der Fall wird bei beiden Rechnern der bisher erreichte Creditwert bezogen auf eine CPU-Sekunde herangezogen. Daraufhin bekommen beide PCs den "claimed credit" gutgeschrieben, der dichter am historischen Wert eines PCs liegt.
  
 
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* [https://secure.worldcommunitygrid.org/projects_showcase/hcc1/viewHcc1Main.do www.worldcommunitygrid.org] - Internetpräsenz des Projekts  
* [http://www.cs.toronto.edu/~juris/WCG/wcg-hcc.html www.cs.toronto.edu ] - Projektseite des Ontario Cancer Institute
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Aktuelle Version vom 23. September 2010, 22:29 Uhr

Steckbrief
Kategorie: Biologie & Medizin
Betreiber: IBM und Ontario Cancer Institute
Nationalität: Kanada Flag ca.png
Start: November 2007
Status: Stabil
Checkpoints: Ja
Webseite: www.worldcommunitygrid.org
Anmelde-URL: http://www.worldcommunitygrid.org/
Clients Logo Windows.gif Logo Linux.gif Logo MacOSX.gif Logo android.png Logo raspberry.png
x86 x x x - -
x86-64 - - x - -
Planet 3DNow! Teamstatistik
Platzierung Planet 3DNow!: Ajax-loader.gif
(powered by BOINCstats)

Help Conquer Cancer wird vom Ontario Cancer Institute in Kanada betrieben und nutzt die Plattform des World Community Grid. Ziel ist es, die Resultate der Röntgenstrahlkristallographie von Proteinen zu verbessern. Dies soll Forschern ermöglichen, die Strukturen von vielen mit Krebs in Verbindung stehenden Proteinen schneller aufzudecken. Die Kenntnis der Struktur wiederum verbessert das Verständnis der Proteinfunktionen und ermöglicht damit einen pharmazeutische Intervention, um die meist tödliche Krankheit behandeln zu können.

Projektbeschreibung

Im Rahmen dieses Projekts wird eine vollständige Analyse und Klassifikation von Kristallographiebilder durchgeführt. Die Bilder stammen übrigens vom "Hauptman Woodward Medical Research Institute" (HWI). Im ersten Schritt soll dies zu einem besseren Verständnis des Kristallisationsprozesses führen, damit Wissenschaftler die Genauigkeit und Geschwindigkeit von CrystalVision (der verwendete Algorithmus) verbessern können. Schließlich ermöglichen genauere dreidimensionale Strukturen auch das bessere Verständnis der Krankheit und möglicherweise seiner Behandlung. Auf dem untersten Niveau soll CrystalVision tausende Bildeigenschaften für jedes Kristallographiebild berechnen, das den Wissenschaftler ermöglicht ein System zur Bildklassifikation zu nutzen. Auch dies dient dem Zweck zukünftige Kristallisationsexperimente zu optimieren. Es ist geplant, das im Verlauf des Projekts insgesamt 86 Millionen Bilder von über 9.400 Proteinen analysiert werden. Ein einzelner Rechner wäre mit der Analyse dieser Bilder für weit mehr als 100.000 Jahre beschäftigt. Bis Oktober 2008 wurden ca. 24,5 Mio Ergebnisse berechnet, was 16% des gesamten Umfangs entspricht. Es gibt also noch viel zu tun. Alle Erkenntnisse, die im Laufe des Projekts erlangt werden, sollen der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden.

Erfolge des Projekts

Über den Fortschritt des Projektes informiert folgende Seite des Ontario Cancer Institutes: HCCprogress. Das Projekt HCC kann bisher auf drei veröffentlichtes Paper verweisen:

  • Edward H. Snell, Joseph R. Luft, Stephen A. Potter, Angela M. Lauricella, Stacey M. Gulde, Michael G. Malkowski, Mary Koszelak-Rosenblum, Meriem I. Said, Jennifer L. Smith, Christina K. Veatch, Robert J. Collins, Geoff Franks, Max Thayer, Christian Cumbaa, Igor Jurisica, and George T. DeTitta. Establishing a training set through the visual analysis of crystallization trials. Part I: ~150 000 images. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 2008 November 1; 64(Pt 11): 1123–1130. doi: 10.1107/S0907444908028047.
  • Edward H. Snell, Angela M. Lauricella, Stephen A. Potter, Joseph R. Luft, Stacey M. Gulde, Robert J. Collins, Geoff Franks, Michael G. Malkowski, Christian Cumbaa, Igor Jurisica, and George T. DeTitta. Establishing a training set through the visual analysis of crystallization trials. Part II: crystal examples. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 2008 November 1; 64(Pt 11): 1131–1137. Published online 2008 October 18. doi: 10.1107/S0907444908028059.
  • Cumbaa CA, Jurisica I. Protein crystallization analysis on the World Community Grid. J Struct Funct Genomics. 2010 Mar;11(1):61-9. Epub 2010 Jan 14.

Planet 3DNow!

Da Planet 3DNow! schon seit dem 11.06.2005 mit einem eigenen Team am World Community Grid teilnimmt, wurde auch Help Conquer Cancer seit dessen Beginn gerechnet.

Teilnahme

Das Projekt läuft unter dem Dach des World Community Grid. WCG wird über die BOINC-Plattform betrieben, die URL zur Anmeldung lautet http://www.worldcommunitygrid.org. Bei der Account-Erstellung ist zu beachten, dass WCG keine Sonderzeichen und Umlaute im Passwort akzeptiert. Im Gegensatz zu den meisten (allen anderen?) Projekten wird der Benutzer nicht über die E-Mail-Adresse identizifiert, sondern über den Benutzernamen. Da unter dem Metaprojekt World Community Grid verschiedene Projekte vereint sind, kann jeder Teilnehmer für sich entscheiden, welche Projekten er unterstützen möchte. Um für Help Conquer Cancer zu rechnen, muss im Profil unter "My Projects" der entsprechende Haken gesetzt werden.

Besonderheiten

  • Alle Projekte unter dem Dach von World Community Grid unterstützen Checkpoints.
  • Die Deadline, innerhalb der die Berechnung abgeschlossen und vollständig zurückgemeldet werden muss, beträgt zehn Tage.
  • Die Laufzeiten betragen auf einem Pentium DualCore mit 1.600 MHz gut 3 Stunden.
  • Die Speicherbelastung der WUs liegt bei 40 bis 57 MByte.
  • Das Quorum beträgt 2, d.h. eine Work-Unit muss von zwei Rechnern erfolgreich bearbeitet werden, bevor die Credits vergeben werden.
  • Creditvergabe: Für Help Conquer Cancer wird die Methode "two_credit" verwendet. Wenn die "claimed credits" dicht zusammen liegen, wird der Durchschnitt berechnet und gutgeschrieben. Ist dies nicht der Fall wird bei beiden Rechnern der bisher erreichte Creditwert bezogen auf eine CPU-Sekunde herangezogen. Daraufhin bekommen beide PCs den "claimed credit" gutgeschrieben, der dichter am historischen Wert eines PCs liegt.

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