Desarrollo del código de simulación SIMAT(SIMulaciones ATomísticas) en GPSU para estudiar sistemas biológicos a gran escala

Abstract

La Biofísica Computacional se ha convertido en una de las ramas más dinámicas de la biología contemporánea, ocupándose principalmente del estudio de los procesos celulares a nivel molecular. La unidad fundamental de investigación son las macromoléculas, las proteínas sobre todo. Sin embargo, el estudio del movimiento de una proteína muestra una notable dificultad. Una de las alternativas más prometedoras para estudiar los sistemas biológicos son sin duda los métodos de simulación molecular tales como el de Dinámica Molecular (DM). La DM se ha convertido en una de las herramientas numéricas más poderosas para estudiar propiedades termodinámicas de macromoléculas como son las proteínas y otras biomoléculas. Por lo anterior, en este trabajo nos enfocamos en realizar la implementación de los algoritmos en los ensambles NVE y NVT de dinámica molecular basada en los operadores de Liouville [22-23]. En el ensamble NVT se usan las denominadas cadenas de termostatos Nose-Hoover [21]. Estos algoritmos se implementaron haciendo uso de la tecnología basada en Unidades de Procesamiento Gráficos (GPU) con lo cual nos permitió reducir el tiempo de ejecución de estos algoritmos para el desarrollo de las simulaciones. Se publicó el artículo titulado “In silico Analysis of the Structural Properties of PSMA and its Energetic Relationship with Zn as Cofactor” en la revista Journal of Nuclear Physics, Material Sciences, Radiation and Applications Journal con DOI: 10.15415/jnp.2018.61020 con una simulación de dinámica molecular del PSMA con el propósito de caracterizarlo de forma energética y estructural en donde se dilucidaron las diferencias de PSMA con sus dos iones Zn2 como cofactores y sin ellos en el perfil de energía libre, y en cuatro parámetros estructurales: desviaciones cuadráticas medias de la raíz y fluctuaciones cuadradas medias de la raíz por átomo y residuo de aminoácido, radio de giro y SASA. Del mismo modo, un segundo artículo pre aceptado titulado “High-throughput of measure-preserving integrators for constant temperature molecular dynamics simulations on GPUs” con doi:10.20944/preprints201811.0250.v1 en la revista High-Throughput, en el cual se presenta el desempeño de los algoritmos NVE y NVT con las cadenas de Nose-Hoover implementadas en GPUs para desarrollar simulaciones de dinámica molecular.