| Resumen: | Molecular docking simulations of Fully-Flexible Protein Receptor (FFR) models are coming of age. However, they are computer intensive and their sequential execution can became an unfeasible task. This study presents a middleware, called Flexible Receptor Middleware (FReMI), to assist in faster docking simulations of flexible receptors. FReMI handles intensive tasks and data of totally fully-flexible receptor models in virtual screening and, provides the interoperability between a Web Fully-flexible Docking Workflow (W-FReDoW) and two different High Performance Computing (HPC) environments. FReMI uses internet protocols to communicate with W-FReDoW which helps to reduce the FFR model dimension with a data pattern. Also it sends tasks of docking simulations to execute in a HPC of dedicated cluster and; an alternative model of virtual cluster built on Amazon’s Elastic Compute Cloud (EC2). The results are the FReMI conceptual architecture and two sets of experiments from execution of the FReMI. The first set reports the experiments performed with FReMI using a sample of snapshots from a FFR model on both HPC environments. The second one describes the experiments, on the complete data set, performed with FReMI and W-FReDoW shared execution in a MPI cluster environment on Amazon EC2 instances only. The last set of experiments results shows a reduction of the FFR model dimensionality, transforming it into a Reduced Fully-Flexible Receptor (RFFR) model, by discarding the non-promising conformations generated by W-FReDoW. It also reduces the total execution time to between 10-30% of that of FReMI’s only execution, which, in turn, decreased near 94% with respect to the serial execution.
Simulações de docagem molecular de modelos de receptores totalmente flexíveis (Fully-Flexible Receptor - FFR) estão se tornando cada vez mais frequentes. Entretanto, tais simulações exigem alto nível de processamento e sua execução sequencial pode se tornar uma tarefa impraticável. Este trabalho apresenta um middleware, chamado Middleware de Receptores Flexível (Flexible Receptor Middleware – FReMI), que auxilia a reduzir o tempo total de execução nas simulações de docagem molecular de receptores totalmente flexíveis. FReMI manipula uma quantidade intensiva de dados e tarefas para executar a triagem virtual de modelos de receptores totalmente flexíveis, e provê interoperabilidade entre o web workflow de docagem de receptores flexíveis (Web Fully-flexible Docking Workflow - W-FReDoW) e dois diferentes ambientes de alto desempenho (High Performance Computing – HPC). FReMI utiliza protocolos de internet para comunicar com o W-FReDoW, o qual auxilia na redução da dimensão do modelo FFR por meio de um padrão de dados. Além disso, FReMI envia tarefas de simulações de docagem para serem executadas em um cluster dedicado e também em um alternativo modelo de cluster virtual construído por meio de nuvens de computadores elásticos da Amazon (Amazon’s Elastic Compute Cloud – EC2). Os resultados apresentam uma arquitetura conceitual do FReMI e dois conjuntos de experimentos a partir da execução do FReMI.O primeiro conjunto relatou os experimentos realizados com FReMI, usando uma amostra de snapshots a partir de um modelo FFR e os dois ambientes HPC. O segundo conjunto descreveu os experimentos, com um conjunto de dados completo, executando FReMI e W-FReDoW apenas em um ambiente de cluster MPI construído com as instâncias da Amazon EC2. Os resultados do último conjunto de experimentos apresentaram uma redução na dimensionalidade do modelo FFR, transformando ele um modelo de receptor flexível totalmente reduzido (Reduced Fully-Flexible Receptor Model – RFFR), por meio do descarte de conformações não promissoras identificadas pelo W-FReDoW. Além disso, a redução do tempo total de execução do FReMI com o W-FReDoW foi entre 10 a 30% a partir da execução separada do FReMI, e de aproximadamente 94% do FReMI a partir da sua respectiva execução sequencial. |
