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J-GLOBAL ID：201702259724128083   整理番号：17A0883071

蛋白質軌跡のin situデータ解析と索引作成【Powered by NICT】

In situ data analytics and indexing of protein trajectories

著者 (5件)： Johnston Travis (Department of Computer and Information Sciences, University of Delaware, Newark, DE 19711, USA) ,  Zhang Boyu (Department of Computer and Information Sciences, University of Delaware, Newark, DE 19711, USA) ,  Liwo Adam (Department of Theort, Chemistry, University of Gdansk, 80-952, Gdansk, Poland) ,  Crivelli Silvia (Department of Computer Science, University of California, Davis, CA, 95616, USA) ,  Taufer Michela (Department of Computer and Information Sciences, University of Delaware, Newark, DE 19711, USA)
資料名： Journal of Computational Chemistry  (Journal of Computational Chemistry)
巻： 38  号： 16  ページ： 1419-1430  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0111B  ISSN： 0192-8651  CODEN： JCCHDD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エクサスケールコンピューティングに向けての変遷は性能二分法を伴うであろう。計算ピーク性能は急速に増加するであろうI/O性能はゆっくり成長または完全に停滞させる。本質的に,データが生成される速度は,から読む,円板に書くことができるデータ速度よりもはるかに速く成長する。MDシミュレーションはスーパーコンピュータの次世代へのディスクからと読出しに書く効率的にI/O問題に直面すると思われる。エクサスケールでのMDシミュレーションを標的とし,MDトラジェクトリーのin situデータ解析と索引作成のための新しい技術を提案した。この方法は個々の軌跡の部分構造(すなわち,α らせん,β ストランド)をフレームによるメタデータフレーム。メタデータは部分構造の立体配座特性を捕捉した。メタデータの集合は,軌道内あるいは軌跡を過ぎって自動,戦略的解析に用いることができる,手動での重要な変化が起こるトラジェクトリーのこれらの部分を同定しなかった。9917PDB蛋白質から26.3Kヘリックスと31.2Kストランドに適用してあり,三つの経験的事例研究を提供することにより,提案手法の有効性を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  事例研究 ,  スーパコンピュータ ,  *タンパク質 ,  円板 ,  *軌跡 ,  メタデータ ,  トラジェクトリー ,  *データ解析 ,  立体配座 ,  シミュレーション ,  データレート ,  ストランド【設備】
準シソーラス用語： ストランド ,  部分構造 ,  読出し , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エクサスケール計算 ,  高性能コンピューティング ,  蛋白質軌跡 ,  立体配座メタデータ ,  固有値

分類 (2件)： 分子構造  (EB03020Y) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蛋白質 ,  軌跡 ,  データ解析 ,  索引作成