研究人员使用NVIDIA GPU构建活细胞模拟
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员开发了 gpu 加速软件，以模拟一个20亿原子的细胞，该细胞像活细胞一样代谢和生长。
主图是 20 分钟 3d 空间模拟的快照，显示黄色和紫色核糖体、红色和蓝色降解体，以及代表 dna 聚合物和蛋白质的较小球体。
每个活细胞都有自己的小宇宙，成千上万的成分负责能量生产、蛋白质构建、基因转录等等。
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的科学家们建立了 3d 模拟，可以在粒子尺度上复制这些物理和化学特征——创建模拟活细胞行为的全动态模型。
该项目发表在《细胞》杂志上，它模拟了最小的活细胞，其中包含一组对细胞生存、功能和复制至关重要的基因。该模型使用 nvidia gpu 在 20 分钟的细胞周期跨度内模拟 7,000 个遗传信息过程——这使得科学家认为这是迄今为止最长、最复杂的细胞模拟。
最小细胞比自然产生的细胞更简单，此特点使它们更容易数字化创建。
“即使是最小的细胞也需要 20 亿原子，”伊利诺伊大学活细胞物理中心的化学教授兼联合主任 zaida luthey-schulten 表示。“没有 gpu，人类无法在日常时间尺度内制作这样的 3d 模型。”
一旦进一步测试和完善，全细胞模型可以帮助科学家预测现实世界细胞的条件或基因组的变化，将如何影响其功能。但即使在这个阶段，最小的细胞模拟也可以让科学家深入了解构成活细胞基础的物理和化学过程。
“我们发现，基本行为从模拟细胞中产生——不是因为我们进行了编程，而是因为我们的模型中有正确的动力学参数和脂质机制，” luthy-schulten 说。
lattice microbes 是由 luthey-schulten 共同开发，并用于模拟 3d 最小单元的 gpu 加速软件，可在 nvidia ngc 软件中心获得。
具有最大真实感的最小单元格
为了建立活细胞模型，伊利诺伊州的研究人员模拟了最简单的活细胞，被称作支原体的寄生细菌。他们的模型基于美国克雷格·文特尔研究所的科学家合成的精简版的支原体细胞，该细胞只有不到 500 个基因来维持存活。
相比之下，大肠杆菌细胞大约有 5,000 个基因。人体细胞有两万多个。
luthy-schulten 的团队随后利用支原体内部工作的已知特性，包括氨基酸、核苷酸、脂质和小分子代谢物，用 dna、rna、蛋白质和膜来构建模型。
luthy-schulten表示：“我们有足够的反应度，可以重现已知的一切。”
在细胞开始大量扩展或复制其 dna之前，研究人员在 nvidia tensor core gpu 上使用 lattice microbes 软件，对细胞的生命周期进行了 20 分钟的 3d 模拟。该模型表明，细胞将大部分能量用于跨细胞膜运输分子，这符合其寄生性细胞的特征。
“如果你连续地或在全原子水平上进行计算，则需要数年时间，”研究生及论文的主要作者 zane thornburg 说。“但因为它们都是独立的进程，我们可以将并行化引入代码，并利用 gpu。”
thornburg 正在开展另一个 gpu 加速项目，以在 3d 中模拟生长和细胞分裂。该团队最近采用了 nvidia dgx 系统和 rtx a5000 gpu 来进一步加速工作，他们发现，与配备上一代 nvidia gpu 的开发工作站相比，使用 a5000 gpu 可将基准模拟时间缩短 40%。
原文标题：nvidia gpu 支持活细胞模拟
文章出处：【微信公众号：nvidia英伟达】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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luthy-schulten表示：“我们有足够的反应度，可以重现已知的一切。”
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“如果你连续地或在全原子水平上进行计算，则需要数年时间，”研究生及论文的主要作者 zane thornburg 说。“但因为它们都是独立的进程，我们可以将并行化引入代码，并利用 gpu。”
thornburg 正在开展另一个 gpu 加速项目，以在 3d 中模拟生长和细胞分裂。该团队最近采用了 nvidia dgx 系统和 rtx a5000 gpu 来进一步加速工作，他们发现，与配备上一代 nvidia gpu 的开发工作站相比，使用 a5000 gpu 可将基准模拟时间缩短 40%。
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