Z inicjatywy studentów i władz uczelni oraz dzięki zaangażowaniu pracowników udostępniamy nasz uczelniany sprzęt do obliczeń rozproszonych.
Włączamy się do akcji folding@home, która daje możliwość wsparcia prac naukowców z całego świata starających się lepiej zrozumieć koronawirusa 2019 (2019-nCoV), aby szybciej znaleźć lek na tę chorobę.
Infekcja koronawirusem polega na związaniu białka na powierzchni wirusa z białkiem receptorowym w komórce płucnej. To białko wirusowe nazywa się białkiem szczytowym, a receptor jest znany jako ACE2. Przeciwciało terapeutyczne jest rodzajem białka, które może blokować wiązanie się białka wirusowego z jego receptorem w komórce płuc, zapobiegając w ten sposób infekcji wirusa. Przeciwciało dla innego koronawirusa: SARS-CoV zostało już opracowane, ale aby powstały przeciwciała terapeutyczne dla 2019-nCoV, naukowcy muszą lepiej poznać strukturę białka wirusa. Należy zbadać nie tylko jeden kształt wirusowego białka kolca, ale wszystkie sposoby, jakimi białko porusza się i składa w alternatywne kształty, aby zrozumieć, jak wchodzi w interakcję z receptorem ACE2.
Modelowanie komputerowe pozwala osiągnąć ten cel. Wymaga jednak dużej mocy obliczeniowej.
Do realizacji tego zadania UTP przeznaczyło 30 serwerów. Zachęcamy do dołączenia do akcji folding@home i udostępnienia mocy obliczeniowej swojego komputera na potrzeby prac naukowców.
Instrukcja:
- Ze strony https://foldingathome.org/start-folding/ należy pobrać i zainstalować klient oprogramowania
- Po uruchomieniu klienta następuje przekierowanie na stronę https://client.foldingathome.org
- Po kliknięciu "Change identity" należy ustawić nazwę użytkownika oraz podać numer drużyny TeamUTP: 257620 (hasło może zostać puste, więcej informacji na foldingathome.org)
- Typ choroby – należy zostawić "Any disease", bo w tej kategorii znajdują się badania nad COVID-19
Oprogramowanie jest bezpieczne, stworzone przez Uniwersytet Stanforda i korzysta tylko i wyłącznie z zasobów procesora i/lub karty graficznej, które w danej chwili są nieużywane. Już teraz wiele komputerów pracuje w tym samym celu, starając się o jak najszybsze opracowanie.