POEM@HOME – Planet 3DNow! Distributed Computing Wiki

Steckbrief
Kategorie:	Biologie & Medizin
Betreiber:	Forschungszentrum Karlsruhe
Nationalität:	Deutschland
Start:	Oktober 2007
Status:	Alpha
Webseite:	boinc.fzk.de/poem/
Anmelde-URL:	http://boinc.fzk.de/poem/
Clients
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POEM@HOME (Protein Optimization with Energy Methods) befasst sich mit der Vorhersage von Proteinstrukturen, der Interaktion von Proteinen und den Krankheiten, welche durch Proteinfehlfunktionen hervorgerufen werden. Die Ergebnisse werden auch für die Entwicklung neuer Medikamente genutzt.

Projektbeschreibung

Proteine sind die Motoren des Lebens. Es sind große Moleküle, bestehend aus zehntausenden Atomen, die einzigartige dreidimensionale Strukturen bilden, welche die Funktion des Proteins bestimmt.

Zu den Funktionen der Proteine zählen Stoffwechsel, Energieumwandlung (z. B. Photosynthese) und -transport, Signalverarbeitung im Gehirn, Immunreaktionen und vieles mehr. Fehlfunktionen von Proteinen stehen oft im Zusammenhang mit Krankheiten. Bis heute sind tausende Proteine bekannt, die mit Krankheiten in Verbindung stehen, aber von vielen ist die Struktur nicht bekannt.

Um Proteine zu verstehen, beeinflussen oder gar zu designen, ist es nötig die Proteinstruktur zu kennen und verstehen. Die Struktur auf experimentellem Weg zu ermitteln, ist aber sehr schwierig. Einfacher ist es, die chemische Zusammensetzung eines Proteins zu ermitteln.

POEM@HOME versucht mittels Berechnungen:

die Struktur von Proteinen zu ermitteln, die das Protein hat wenn es aktiv ist.
die Signalverarbeitung bei der Interaktion von Proteinen untereinander zu verstehen.
Krankheiten zu verstehen, die mit Fehlfunktionen und Verklumpungen von Proteinen zusammenhängen.
neue Arzneistoffe auf Basis der räumlichen Struktur von biologisch wichtigen Proteinen zu entwickeln.

POEM@HOME nutzt einen neuen Ansatz, der sich sehr gut für Distributed Computing eignet. Er basiert auf der Arbeit von C. B. Anfinsen, für welche er 1972 den Nobelpreis für Chemie bekommen hat.

POEM@HOME ist ein rein wissenschaftliches, nicht-kommerzielles Projekt. Alle substanziellen Ergebnisse werden in internationalen Fachmagazinen mit einer Danksagung an die Teilnehmer des Projekts veröffentlicht.^[1]

Erfolge des Projekts

Auf der Homepage des Projektes wurden die ersten Berichte über Ergenisse veröffentlicht: Results December 2007

Unter anderem sind dies erfolgreiche gefaltete Modelle von HI-Viren.

Dieser Abschnitt ist ausbaufähig. Falls dir weitere nennenswerte Erfolge des Projekts bekannt sind, kannst du sie hier eintragen.

Planet 3DNow!

Planet 3DNow! nimmt seit dem 19.10.2007 mit einem eigenen Team an POEM@HOME teil und erreichte am 24.10.2007 Platz 1. Im Verlauf des Races The bigger POEMathon verlor das Team am 23.06.2008 den ersten Platz an das Team Electronic Sports League (ESL), konnte ihn aber am 22.02.2009 nach einer dreimonatigen Aufholjagd zurückerobern.

POEM@HOME wurde bisher zweimal zum Projekt des Monats gewählt: Im März und November 2008.

Milestones

05.12.2007: 1 Million Credits
29.03.2008: 20 Millionen Credits
01.07.2008: 50 Millionen Credits
18.01.2009: 100 Millionen Credits

Teilnahme

Die Anmelde-URL lautet: http://boinc.fzk.de/poem/

Das Projekt wird über die BOINC-Plattform betrieben, es sind derzeit keine Besonderheiten beim Betrieb oder der Konfiguration bekannt.

Die Datenmenge beim Transfer beträgt einmalig knapp 2,8 MB. Bei jeder Work-Unit werden ca. 100 KB herunter- und ~100 KB hochgeladen.

Besonderheiten

Das Projekt unterstützt Checkpoints.
POEM@HOME vergibt fixe Credits.
Das Quorum beträgt 1. Eine Work-Unit muss somit nur von einem Rechner erfolgreich berechnet werden.
Die Deadline bei diesen Projekt beträgt 7 Tage, später abgegebene Work-Units werden u.U. nicht mehr akzeptiert. Die Berechnung sollte also innerhalb dieses Zeitraums abgeschlossen und das Ergebnis dem Projekt vollständig gemeldet werden.
Die maximale Anzahl an Work-Units ist 500 pro Tag und CPU.
Vom Betriebssystem her arbeitet Windows XP 32 Bit von den Desktopsystemen am schnellsten. Linux 32 Bit arbeitet ungefähr 3% langsamer als Windows XP. Windows Vista x64 arbeitet ungefähr 8% langsamer als Windows XP und 5% langsamer als Linux 32 Bit.
Die Work-Units (verschiedene Serien) unterscheiden sich in Berechnungsdauer sowie Speicherauslastung. Zudem ist auch die Berechnungsdauer einer Serie alles andere als konstant. WUs eines Typs bekommen immer die gleiche Anzahl Credits. Die Creditvergabe ändert sich aber von Serie zu Serie. Manche WU-Serien profitieren von mehr L2-Cache, andere von der RAM Bandbreite.