COVID-19

icosavax-vaccine-pipeline 编写中…

从Rosetta@home到Folding@home 先从主要的原理入手，Rosetta@home只是预测能够Binding Covid-19外层刺突蛋白的人工合成药物的分子结构，可以想象成类似摄影中的拍照技术，Rosetta能够静态的预测某一个蛋白质的特征，但是它无法预测该蛋白质分子在时间的演化下是如何运作的，因为分子之间会有电势差异，产生电磁力的作用，所有分子内部的构成元素都会随着时间的变化相互影响而产生运动，当我们在Rosetta中设计出一种能够绑定SARS-COV-2病毒的合成药物时，需要进入测试阶段，观察该药物是否能稳定的与病毒蛋白质结合，因为预测的结构是静态的，我们无法知道蛋白质结构在相互作用运动的情况下是否能够很好的与病毒蛋白质结合，这里Folding@home就派上用场了，它就类似于摄影中的拍摄动态画面，我们可以从Rosetta@home上拿到静态的蛋白质结构链，然后在Folding@home中模拟该蛋白质随着时间的推移是否能够很好的与病毒蛋白质结合，从而产生抵抗病毒的作用。 加入计划 我会关闭之前一直在运行的Rosetta@home，目前Rosetta@home已经发表了论文，预测出了能够结合SARS-COV-2的人工蛋白质结构，所以现在需要做的就是进行大量分子动力学模拟，并且Folding@home已经支持ARM64架构，我会把自己运行的算力全部迁移到Folding@home，期望全世界的感染人数能够降下来，使得经济能够复苏。

NVIDIA CLARA DISCOVERY 生态 Nvidia进军医疗领域，从封面我们可以看到一个环状结构: 自然语言 -> 病毒基因序列 -> 病毒蛋白质结构 -> 新药物与病毒蛋白质对接 -> 分子对接动力学模拟 -> 候选药物临床试验检测病人肺部医疗影像 -> 自然语言 简介 在Nvidia GTC 2020秋季大会上，Nvidia发布了NVIDIA CLARA DISCOVERY 药物研发框架，目的就是加速全球药物研发的进度，之前Nvidia收购ARM的消息，我就意识到未来Nvidia有想要统治边缘计算领域的野心。不出所料，这次GTC发布会上Nvidia更新了很多产品线，包括大到数据中心的计算模块BlueField-2，小到边缘领域jetson Nano 2G，最让我激动的还是CLARA DISCOVERY，因为自己短期的目标就是如何将边缘计算用于医疗领域，比如个人可以通过边缘计算设备结合自己从医院检查获得的诊断数据来计算出自身疾病的现状，还有对Covid-19 CT，ChestXRay的判断检测。 是什么 Clara Discovery 集成了很多框架和应用，包括基因序列分析，蛋白质对接和结构预测，分子动力学模拟，医学图像识别和分割，自然语言处理。 基因序列生成 NVIDIA Clara Parabricks Collection 图像处理 NVIDIA Clara Imaging 蛋白质结构 RELION MELD 分子动力学模拟 GROMACS VMD NAMD 重点 NVIDIA Clara Imaging 主要分为两部分: Clara Train SDK -> 用于训练模型 架构图: Getting started with Clara Train SDK Clara Deploy Bootstrap -> 将模型部署到kubernets集群中 ...

动画程式代码如下: lung-3D.nb lung3d = AnatomyPlot3D[lung anatomical structure, PlotTheme->"XRay"] gif = {}; Do[ image = ImageResize[ Show[lung3d, ViewPoint -> {3 Cos[x], 3 Sin[x], 0}, ViewAngle -> 20 Degree], {256, 256}]; gif = Append[gif, image], {x, 0, 2 Pi, 0.1}] Export["lung-3D.gif", gif, "AnimationRepetitions" -> Infinity ] image = ImageResize[ Show[lung3d, ViewPoint -> {3 Cos[Pi/2], 3 Sin[Pi/2], 0}, ViewAngle -> 20 Degree], {512, 512}] 训练集收集 covid-chestxray-dataset paultimothymooney/chest-xray-pneumonia muhammedtalo/COVID-19 Labeled Optical Coherence Tomography (OCT) and Chest X-Ray Images for Classification ...