Перейти к основному содержанию

заседание семинара

«Суперкомпьютерные технологии

в науке, образовании и промышленности»

Председатель организационного комитета семинара
В.А. Садовничий В.А. Садовничий
академик, ректор Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова

Сопредседатели организационного комитета
Вл.В. Воеводин Вл.В. Воеводин
чл.-корр. РАН, директор НИВЦ МГУ
И.А. Соколов И.А. Соколов
академик, декан факультета ВМК МГУ

Ученый секретарь семинара
  А.А. Худолеева
НИВЦ МГУ

 

Семинар организован на базе Научно-образовательного центра «Суперкомпьютерные технологии». Тематика докладов охватывает все стороны использования суперкомпьютеров, параллельных вычислительных систем и методов распределенной обработки данных для решения больших вычислительных задач. Семинар носит ярко выраженный междисциплинарный характер, однако различные нюансы использования суперкомпьютерных технологий представляют интерес для исследователей из самых разных областей.

Семинар проводится при поддержке Московского центра фундаментальной и прикладной математики.

Приглашаются научные сотрудники, преподаватели, аспиранты и студенты старших курсов.

 


ПРОГРАММА СЕМИНАРА
18:00
  А.В. Головин
д.х.н., Факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ
  А.С. Злобин
Факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ
  Ю.Д. Беляева
Факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ
  В.Д. Маслова
Факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ

Вычислительный дизайн фермента в фреймворке антитела в суперкомпьютерной среде

Целью проекта является разработка антитела, способного гидролизовать RBD домен S-белка. Такая задача потребует значительных вычислительных ресурсов для отбора кандидатных вариантов из результатов дизайна на основе машинного обучения. В случае успеха проекта разработанный подход можно будет применить как против новых штаммов вируса SARS-Cov-2, так и против других опасных вирусов. Мы выделили места в RBD домене спайк белка короновируса, внесение разреза в цепи в которых приведет к значительному изменению структуры RBD домена и, таким образом, значительно может значительно уменьшить аффинность S-белка к АСЕ-2 рецептору. Для проектирования абзима мы используем информацию о всех известных архитектурах протеолитических активных центров и всех известных структур антител. Массовое сканирование вариантов современными быстрыми методами моделирования реакций позволило ранжировать конструкты и отобрать несколько вариантов для экспериментальной проверки. Результаты настоящего проекта позволят внести существенный вклад в развитие перспективной области инженерии ферментов, и, при успешной реализации, будет предложено каталитическое антитело, востребованное для борьбы с инфекцией.

Ссылки по теме работы:


Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature 596, 583–589 (2021). DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2

Protein complex prediction with AlphaFold-Multimer Richard Evans, Michael O’Neill, Alexander Pritzel, Natasha Antropova, Andrew Senior, Tim Green, Augustin Žídek, Russ Bates, Sam Blackwell, Jason Yim, Olaf Ronneberger, Sebastian Bodenstein, Michal Zielinski, Alex Bridgland, Anna Potapenko, Andrew Cowie, Kathryn Tunyasuvunakool, Rishub Jain, Ellen Clancy, Pushmeet Kohli, John Jumper, Demis Hassabis bioRxiv 2021.10.04.463034;

Anishchenko, I., Pellock, S.J., Chidyausiku, T.M. et al. De novo protein design by deep network hallucination. Nature 600, 547–552 (2021). DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-021-04184-w

Broadly applicable and accurate protein design by integrating structure prediction networks and diffusion generative models Joseph L. Watson, David Juergens, Nathaniel R. Bennett, Brian L. Trippe, Jason Yim, Helen E. Eisenach, Woody Ahern, Andrew J. Borst, Robert J. Ragotte, Lukas F. Milles, Basile I. M. Wicky, Nikita Hanikel, Samuel J. Pellock, Alexis Courbet, William Sheffler, Jue Wang, Preetham Venkatesh, Isaac Sappington, Susana Vázquez Torres, Anna Lauko, Valentin De Bortoli, Emile Mathieu, Regina Barzilay, Tommi S. Jaakkola, Frank DiMaio, Minkyung Baek, David Baker bioRxiv 2022.12.09.519842; DOI: https://doi.org/10.1101/2022.12.09.519842

Raniolo, S., Limongelli, V. Ligand binding free-energy calculations with funnel metadynamics. Nat Protoc 15, 2837–2866 (2020). DOI: https://doi.org/10.1038/s41596-020-0342-4

2023 Challenges in Protein QM/MM Simulations with Intra-Backbone Link Atoms Zlobin Alexander, Belyaeva Julia, Golovin Andrey в журнале Journal of Chemical Information and Modeling, издательство American Chemical Society (United States), том 63, № 2, с. 546-560 DOI 2023 Modern non-polarizable force fields diverge in modeling the enzyme–substrate complex of a canonical serine protease Belyaeva Julia, Zlobin Alexander, Maslova Valentina, Golovin Andrey в журнале Physical Chemistry Chemical Physics, издательство Royal Society of Chemistry (United Kingdom) DOI

2022 Between Protein Fold and Nucleophile Identity: Multiscale Modeling of the TEV Protease Enzyme–Substrate Complex Zlobin Alexander, Golovin Andrey в журнале ACS Omega, том 7, № 44, с. 40279-40292 DOI

2021 Probing the Suitability of Different Ca2+ Parameters for Long Simulations of Diisopropyl Fluorophosphatase Zlobin Alexander, Diankin Igor, Pushkarev Sergey, Golovin Andrey в журнале Molecules, издательство MDPI (Basel, Switzerland), том 26, № 19, с. 5839-5839 DOI

 


Заседание семинара пройдет в форме вебинара на платформе Zoom.

Для участия в вебинаре просим Вас занести свои данные в Yandex-форму:

https://forms.yandex.ru/u/645cb773eb61466acb04520e/

На указанный Вами адрес электронной почты впоследствии придёт ссылка на Zoom-конференцию.

Если Вы планируете очно участвовать в работе семинара и у Вас нет пропуска в НИВЦ МГУ, необходимо заранее заполнить форму.