Efficient algorithms and architectures for protein 3-D structure comparison

Η σύγκριση πρωτεϊνών με βάση τη δομή τους (protein structure comparison, PSC) αποτελεί τομέα της υπολογιστικής πρωτεομικής με ενεργό ενδιαφέρον καθότι χρησιμοποιείται ευρέως στη δομική βιολογία και την ανακάλυψη νέων φαρμάκων. Η ταχεία αύξηση των υπολογιστικών απαιτήσεων για τη σύγκριση πρωτεϊνικών δομών είναι αποτέλεσμα τριών κυρίως παραγόντων: ταχεία επέκταση των βάσεων δεδομένων με νέες δομές πρωτεϊνών, υψηλή υπολογιστική πολυπλοκότητα των αλγορίθμων σύγκρισης δύο πρωτεινών, τάση στον τομέα για χρήση πολλαπλών μεθόδων σύγκρισης και συνδυασμό των αποτελεσμάτων τους (multicriteria PSC, MCPSC) σε ένα σκορ συναίνεσης (consensus methods). Παρά την μεγάλη πρόοδο, εξακολουθούν να υπάρχουν ανοικτές προκλήσεις στην εφαρμογή MCPSC τεχνικών σε ευρεία κλίμακα. Πρώτον, η επιτάχυνση της λειτουργίας MCPSC με τη χρήση σύγχρονων αρχιτεκτονικών επεξεργαστών πολλών πυρήνων παραμένει κατά πολύ ανεξερεύνητη. Δεύτερον, η εφαρμογή μέθόδων MCPSC στη ταξινόμηση νεων δομών πρωτεϊνών είναι περιορισμένη λόγω του υπολογιστικού κόστους και της ανάγκης χρήσης υπερυπολογιστικών δομών. Τέλος, υπάρχει έλλειψη ελεύθερα διαθέσιμων εργαλείων βιοπληροφορικής που να υποστηρίζουν τη συστηματική σύγκριτική ανάλυση και κατηγοριοποίηση μεγάλων συνόλων πρωτεϊνών με βάση τη δομή τους σε κοινούς υπολογιστές.Προκειμένου να αντιμετωπιστούν αυτές οι σημαντικές προκλήσεις, σε αυτή την διατριβή αναπτύξαμε πλαίσιο λογισμικού που εκμεταλλεύεται σύγχρονους επεξεργαστές (CPUs) για την αποδοτική υλοποίηση παράλληλων MCPSC τεχνικών βασισμένων σε τρεις δημοφιλείς μεθόδους PSC, τις TMalign, CE και USM. Συγκρίνουμε και αξιολογούμε την απόδοση και την αποδοτικότητα δύο παράλληλων υλοποιήσεων, μια για τον επεξεργαστή αρχιτεκτονικής many-core Intel Single Cloud Computer (SCC) με 48 πυρήνες οργανωμένους σε δίκτυο πλέγματος (Network on Chip), και μια και για τον γνωστό επεξεργαστή Intel Core i7 πολλαπλών πυρήνων (multi-core CPU). Επιπλέον, αναπτύξαμε Python εφαρμογή, που ονομάζεται pyMCPSC, και επιτρέπει στους χρήστες να εκτελούν εύκολα υπολογιστικά πειράματα βασισμένα σε MCPSC με μεγάλα σύνολα δεδομένων, αξιοποιώντας τον παραλληλισμό που προσφέρουν οι επεξεργαστές πολλαπλών πυρήνων των σημερινών επιτραπέζιων υπολογιστών. Δείχνουμε πώς το pyMCPSC, το οποίο συνδυάζει πέντε δημοφιλείς μεθόδους PSC για τη δημιουργία πέντε διαφορετικών σκορ συναίνεσης (consensus scores), επιταχύνει σημαντικά και διευκολύνει την συγκριτική ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων με δομές πρωτεϊνών. Επιπλέον μπορεί να επεκταθεί εύκολα ώστε να ενσωματώνει στους αλγόριθμους συναίνεση και νέες μεθόδους PSC που μπορεί να προταθούν μελλοντικά καθώς ο τομέας εξελίσσεται.Τα αποτελέσματα συγκριτικής ανάλυσής δείχνουν ότι ο επεξεργαστής Intel SCC με 48 πυρήνες (Network on Chip) είναι πιο αποδοτικός από την τελευταίας γενιάς Core i7 CPU, επιτυγχάνοντας συντελεστή επιτάχυνσης 42 (απόδοση 0,9), και καθιστώντας τους επεξεργαστές αρχιτεκτονικής many-core τεχνολογία επιλογής για την υπολογιστική δομική πρωτεομική μεγάλης κλίμακας. Επιπλέον, δείχνουμε ότι το MCPSC ξεπερνά τις μεθόδους PSC στις οποίες στηρίζεται ως προς την επιτυχία της ομαδοποίησης νεων πρωτεϊνών, επιτυγχάνοντας F-measure 0,91 στο σύνολο δεδομένων αναφοράς CK34. Επιπλέον, δείχνουμε, με τη χρήση του συνόλου δεδομένων Proteus300, ότι οι τεχνικές MCPSC που αναπτύχθηκαν βελτιωνουν την κατηγοριοποίηση πρωτεϊνών, όπως αυτό αποδεικνύεται τόσο από την ανάλυση ROC όσο και από την ανάλυση κοντινότερων γειτόνων (Nearest-Neighbor). Επιπλεον. τα ”φυλογενετικά δέντρα” που προκύπτουν με τη χρηση MCPSC παρέχουν χρήσιμες πληροφορίες και σχετικά με τη πιθανή λειτουργικότητα νεων πρωτεϊνών. Τέλος, η συγκριτική ανάλυση αναδεικνύει την ύπαρξη ισχυρής συσχέτισης πρωτεϊνικών δομών της κατηγορίας SCOP class C και χαλαρής συσχέτισης μεταξύ εκείνων της κατηγορίας SCOP class D (Proteus300). Τέτοιου είδους ενδελεχείς αναλύσεις δεδομένων και οι αντίστοιχες οπτικοποιήσεις που τις συνοδεύουν βοηθούν τους χρήστες να εξερευνούν και να εξάγουν γνώση από σύνολα δεδομένων που αναλύουν, όσο μεγάλα κι αν είναι αυτά. Δειχνουμε ότι ακόμη και σε πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων, με χιλιάδες domains (όπως το SCOPCATH), μπορεί να εφαρμοστεί αποδοτικά MCPSC επεξεργασία προκειμένου να διερευνηθεί η εσωτερική δομή τους, αξιοποιώντας τους επεξεργαστές πολλών πυρήνων που υπάρχουν σήμερα στους ατομικούς υπολογιστες. Το pyMCPSC που υλοποιεί παράλληλα όλη την υπολογιστική ροή (pipeline) που αξιοποιεί μεθόδους MCPSC οι οποίες αναπτύχθηκαν σε αυτή την διδακτορική διατριβή διατίθεται ελεύθερα στη επιστημονική κοινότητα στο σύνδεσμο https://github.com/xulesc/pymcpsc.

Efficient Multicriteria Protein Structure Comparison on Modern Processor Architectures

Fast increasing computational demand for all-to-all protein structures comparison (PSC) is a result of three confounding factors: rapidly expanding structural proteomics databases, high computational complexity of pairwise protein comparison algorithms, and the trend in the domain towards using multiple criteria for protein structures comparison (MCPSC) and combining results. We have developed a software framework that exploits many-core and multicore CPUs to implement efficient parallel MCPSC in modern processors based on three popular PSC methods, namely, TMalign, CE, and USM. We evaluate and compare the performance and efficiency of the two parallel MCPSC implementations using Intel’s experimental many-core Single-Chip Cloud Computer (SCC) as well as Intel’s Core i7 multicore processor. We show that the 48-core SCC is more efficient than the latest generation Core i7, achieving a speedup factor of 42 (efficiency of 0.9), making many-core processors an exciting emerging technology for large-scale structural proteomics. We compare and contrast the performance of the two processors on several datasets and also show that MCPSC outperforms its component methods in grouping related domains, achieving a highF-measure of 0.91 on the benchmark CK34 dataset. The software implementation for protein structure comparison using the three methods and combined MCPSC, along with the developed underlyingrckskelalgorithmic skeletons library, is available via GitHub.