タンパク質結合解析用マシン

他の事例をお探しの方は「PC提案事例の検索」をしてみてください。

PC提案事例の検索はこちら

事例No.PC-10825

参考価格：
2,196,700円

用途：タンパク質・低分子化合物の結合解析

お客さまからのご相談内容

アカデミックフリーのツールを用いたタンパク質・低分子化合物の結合解析を行いたい。
構造予測、ドッキングシミュレーション、量子計算、MD計算に使用する予定。
使用するソフトウェアは以下を考えている。

構造予測	Alphafold2
ドッキング	autodock (GNINA) / ucsf-dock
量子計算	GAMESS / firefly
MD	GROMACS 2022.4

AlphaFold2をローカルで構築でき、一般的な条件でGROMACSを稼働させられるスペックが必要。
メインの用途はMD計算や量子計算で、将来的にはイン・シリコ・スクリーニングへの発展を考えている。

テガラからのご提案

第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成をご提案しました。
ご利用のソフトウェアにIntel APIをコンパイラとして推奨している物があることに配慮した選択です。

ご連絡いただいているのソフトウェアのうち、GAMESS以外は何らかの形でGPUを利用することができますが、CPUで処理を行う部分も相応にあるため、CPUとGPUのバランスを考える必要があります。

AlphaFold2はGPUを必要とするソフトウェアで、かつ2.2TBほどの巨大なデータベースを参照するため、ストレージ性能がパフォーマンスに大きく影響します。2ndストレージとして搭載している大容量のSSDはAlphaFold2のデータベース保存を想定したものです。

なお、AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアでは、GPGPUの使われ方が異なり、AlphaFold2はTensorflowを基盤としたDeepLearningになりますが、他のソフトはGPUをコアプロセッサとした科学計算です。
科学計算ではGPGPUに倍精度小数点演算 (fp64) を求められることがありますが、非常に高額で専用筐体が必要になります。利用を想定しているソフトウェアは、いずれもfp64が必須ではなくCUDAに対応したNVIDIA製GPUであれば利用可能とされているため、搭載GPUはディスプレイ出力を兼ねたビデオカードを選択しています。

本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。

主な仕様

CPU	Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) x2
メモリ	256GB REG ECC
ストレージ1	2TB SSD S-ATA
ストレージ2	4TB SSD M.2
ビデオ	Geforce NVIDIA RTX4080 x2
ネットワーク	on board (1000Base-T x2)
筐体+電源	タワー型筐体 + 1600W
OS	なし

分子動力学 (MD)医学生物学 DeepLearning 特定ソフトウェア動作最適化 GPGPU コア数重視ワークステーション 1CPU Intel Xeon 256GB・384GB 構成 NVIDIA Geforce 200万円以上

■FAQ

・AlphaFold2とは
AlphaFold2はDeepLearningによるタンパク質の立体構造予測を行うプログラム。従来の手法では、タンパク質の構造を決定するには膨大な時間とコストがかかったが、AlphaFold2は迅速かつ効率的に予測処理を行うことができる。タンパク質の構造解析は、疾患の発症メカニズムや薬剤開発における貴重な情報源となる。

参考：deepmind / Alphafold ※外部サイトに飛びます

・GROMACSとは
GROMACS (Groningen Machine for Chemical Simulations) は、オランダのフローニンゲン大学で開発された分子動力学シミュレーションのパッケージ。主に、タンパク質や脂質、拡散などの生化学分子用に設計されている。

参考：GROMACS ※外部サイトに飛びます

・GNINAとは
GNINAは異なるタンパク質間の相互作用や機能の関係を推定するために利用するプログラム。タンパク質の相互作用ネットワークを比較することで、タンパク質間の機能的な類似性を推定することができる。

参考：gnina / gnina ※外部サイトに飛びます

・UCSF Dockとは
UCSF Dockは、タンパク質と小分子リガンドの間の相互作用を予測するためのオープンソースのドッキングプログラム。リガンドとタンパク質の分子構造情報を入力として受け取り、両者の3次元構造を解析して、最適なドッキング構造を計算する。UCSF Dockは、多くの異なる機能を持ち、タンパク質リガンド相互作用エネルギーの計算、分子動力学シミュレーション、柔軟なドッキング、および仮想スクリーニングなど、多数のドッキングタスクに適用可能。

参考：UCSF Dock (The Official UCSF DOCK Web-site) ※外部サイトに飛びます

・GAMESSとは
GAMESS（General Atomic and Molecular Electronic Structure System）は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。GAMESSは、量子力学に基づいた理論を用いて、分子の電子構造や反応エネルギー、スペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。

参考：GAMESS ※外部サイトに飛びます

・Fireflyとは
Firefly (旧名PC GAMESS) は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。様々な計算方法をサポートしており、HF法、DFT法、MP2法、CCSD法、CASPT2法、および多くの高次の相関法などが含まれる。これらの方法は、分子の電子状態を解析するために使用され、反応エネルギーやスペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。

参考：Firefly computational chemistry program ※外部サイトに飛びます

・イン・シリコ・スクリーニングとは
イン・シリコ・スクリーニングは、コンピュータを用いて、大量の化合物の中から有望な化合物を選別する手法。分子の構造情報をコンピュータに入力し、化合物の相互作用や反応に関するシミュレーションを行い、大量の化合物の中から有望な候補を選び出すことができる。医薬品開発だけでなく、農薬や化粧品などの製品開発にも応用されている。