I Workshop de Computação de Alto Desempenho Ilhéus, 28 de novembro de 2008 Centro Federal de Educação Tecnológica da Bahia

CEFET-BA Instituição Federal com foco em Educação Tecnológica, Profissionalizante e no Ensino Superior. Vinculada ao Ministério da Educação Estrutura multi-campi - unidades de ensino em regiões estratégicas do Estado da Bahia. Salvador * Barreiras * Camaçari * Eunápolis * Porto Seguro * Santo Amaro * Simões Filho Valença * Vitória da Conquista* Bom Jesus da Lapa Feira de Santana Irecê Ilhéus Jacobina Jequié Seabra Paulo Afonso

Unidades de Ensino –Salvador (Sede)‏ –Simões Filho (Unidade Avançada)‏

UNEDs – Unidades Descentralizadas Barreiras Eunápolis Valença Vitória da Conquista

Principais Atividades Ensino –Médio –Profissional –Superior –Pós-Graduação Pesquisa e Extensão –Cursos –Consultorias –Convênios e Parcerias –Desenvolvimento de Produtos

Pesquisa e Extensão Áreas de Competência –Tecnologia de Informação Grupo de Pesquisa “Guarda-Chuva” e incipiente:Grupo de Pesquisa “Guarda-Chuva” e incipiente: –16 pesquisadores (maioria em capacitação)‏ –06 alunos de iniciação científica Linhas de PesquisaLinhas de Pesquisa –Grid Computing; –Desenvolvimento de sistema computacional para supervisão e diagnóstico da qualidade de energia; –Banco de Dados; –Gestão de Conhecimento; –TV Digital; –Cooperação com o Laboratório de Biofísica Computacional e com o Grupo de Pesquisa de Sinais e Sistemas.

Pesquisa e Extensão Áreas de Competência –Sinais e Sistemas PesquisadoresPesquisadores –02 Doutores –03 Mestres Linhas de PesquisaLinhas de Pesquisa –Processamento digital de sinais; –Estudo e diagnóstico da qualidade de energia; –Protótipo de Nobreak 3KVA Microprocessado; –Fotônica –Controle e Automação

Pesquisa e Extensão Áreas de Competência –Biofísica Computacional PesquisadorPesquisador –1 Doutor –2 Doutorandos –Alunos de Iniciação Científica Linhas de PesquisaLinhas de Pesquisa –Modelagem, análise e simulação de sistemas biológicos –Modelagem de macro-moléculas biológicas

Biofísica computacional Simulação de Fenômenos Biofísicos –Estudos sobre a dinâmica e estabilidade de biomembranas e de filmes líquidos finos de interesse biológico. –Modelagem molecular de enzimas envolvidas na produção biogênica de gás sulfídrico por Bactérias Redutoras de Sulfato e de sistemas envolvidos na biossulfetogênse e na recuperação avançada de petróleo (problema da produção de sulfato de enxofre nos campos de petróleo).

Biofísica computacional Simulação de Fenômenos Biofísicos –Modelagem molecular da ATP sulfurilase (desintoxicação da torta da mamona). –Estudo da estrutura da ATPS via dinâmica molecular. –A modelagem de macromoléculas biológicas tem sido desenvolvida através de técnicas da Dinâmica Molecular Clássica e de cálculos ab initio para parametrização do campo de forças clássico.

Biofísica computacional Modelagem e Simulação –Proteínas modeladas por meio de uma base de dados denominada PDB. –Uso de softwares de modelagem e simulação por meio do GROMACS. –Tempo médio de simulação de um evento biofísico de 30s em um único nó: 15 dias

Modelagem Molecular e Métodos Computacionais Descrição e previsão de estruturas moleculares, propriedades e equilíbrio das reações, através da química computacional e técnicas de visualização gráfica, visando fornecer uma representação tridimensional, sob um dado conjunto de circunstâncias.

Métodos Minimização de energia das moléculas; Análise comformacional; Simulação da dinâmica molecular;

Processo Seleção do modelo (Protein Data Bank (PDB), Dundee PRODRG Server); Execução de cálculos (Método Ab Initio, Semi- Empírico, Mecânica Molecular); Análise dos resultados;

Suporte Computacional Tamanho do sistema a ser estudado em termos do número de átomos na molécula (Lei de Amdahl); O custo computacional varia de acordo com o hardware disponível para executar os cálculos; Uso de softwares de modelagem molecular (Gaussian, Gamess, GROMACS) ‏

Biofísica computacional Infra-Estrutura –6 máquinas Linux em um cluster Beowulf –Uso de biblioteca MPI –Necessidade de integrar a grades computacionais para aumentar a capacidade de processamento!

Biofísica computacional Pesquisa computacional –Adaptação do formato PDB para XML, já em andamento, 70% terminado –Criação de uma base de dados XML com as informações sobre as proteínas analisadas no LABIC e processamento da mesma em um cluster/grade de dados - Desenvolvimento da ferramenta Odara-X para indicação e definição do esquema de fragmentação, já em andamento, 60% terminada

Biofísica computacional Pesquisa computacional –Análise de similaridas no formato PDB –Extração de características por meio de redes neurais, rodando no cluster;

Estudo de algoritmos de auto-organização de dados; Estudo da estrutura de representação de dados do PBD (Protein Data Bank); Desenvolvimento de algoritmos de rede neural baseado em auto-organização (Mapa de Kohonen); Estudo de problemas de homologia de estruturas associados a projetos do Labic (Laboratório de Bio-física Computacional); Determinação de homologias de estruturas protéicas do PDB através dos algoritmos desenvolvidos.

O PDB (Protein Data Bank) é um portal de informações para estruturas biológicas e fornece uma variedade de ferramentas e recursos para o estudo destas estruturas. Dentro do PDB, estão catalogadas estruturas como proteínas, ácidos nucléicos e complexos de proteínas, que representam cerca de 99,9% das estruturas cadastradas.

As proteínas no PDB possuem códigos que contém um número e três letras e cada macromolécula possui sua seqüência de nucleotídios e aminoácidos em formato fasta. Exemplo de um arquivo fasta: 2AAI: CADEIA B 2AAI: CADEIA A advcmdpepivrivgrnglcvdvrdgrfhngnaiqlwpcksntdan... ifpkqypiinfttagatvqsytnfiravrgrlttgadvrheipvlpnrvglpi...

Representação dos dados

. 2AAI - CRYSTALLOGRAPHIC REFINEMENT OF RICIN TO 2.5 ANGSTROMS Arquivo Fasta Proteína Utilizada Como Padrão 2AAICADEIA B advcmdpepivrivgrnglcvdvrdgrfhngnaiqlwpcksntd... 2AAICADEIA A Ifpkqypiinfttagatvqsytnfiravrgrlttgadvrheipvlpnr v...

PROTEÍNAARQUIVO FASTA Proteína 1(2AAI)‏ ifpkqypiinfttagatvqsytnfiravrgra… Proteína 2 myavatwlcfgstsgwsftlednnifpkq … Proteína 3 advcmdpepivrivgrnglcvdvrdgrf… Proteína 4 advcmdpepivrivgrnglcvdvrdgrf... Proteína 5 advcmdpepivrivgrnglcvdvrdna... Proteína 6 fghngnaiqlwpcksntdanqlwtlkrd... Proteína 7 Ifpkqypiinfttadatvesytnfiravrsh... Proteína 26 ddgtctpseptvwivglnglcvdvrhgk…

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Perspectivas Aumento da capacidade de infra-estrutura Integração de cluster MPI a outros via grades computacionais Contatos: Allan Santos – Elias Ramos – Pablo Florentino –