基于GPU加速的蛋白质折叠HP模型基因型-表型图谱枚举与探索
生物大分子
2020-11-30 v2 生物物理
种群与进化
摘要
进化可广义地描述为基因型的突变及随后的表型选择。因此，给定基因型-表型（GP）图谱的完整枚举是考察进化景观的一种有力技术。然而，由于基因型数量通常随基因组长度呈指数增长，此类计算迅速变得难以处理。在此，我将图形处理单元（GPU）技术应用于疏水-极性（HP）蛋白质折叠模型。该GP图谱是蛋白质折叠这一复杂过程的简单且被广泛研究的模型。先前在相对较小的二维和三维晶格上的研究均仅使用传统的中央处理单元（CPU）方法开展。通过使用GPU技术，我能够以较CPU快580至700倍的速度复现Li等人[1]的开创性计算。我还完成了迄今为止6x6晶格的最大规模枚举。这些新颖计算提供的证据表明，一种流行的“葡萄干布丁”隐喻——即认为表型在基因型空间中彼此不相连——并不符合数据。相反，连通基因型网络的“意大利面”隐喻可能更为合适。此外，这些数据使得GP空间内可设计性与复杂性之间的关系得以探索。GPU方法似乎极适合GP图谱绘制，且本工作的成功为其在该领域更广泛的应用提供了有前景的引子。
引用
@article{arxiv.2008.05612,
title = {GPU accelerated enumeration and exploration of HP model genotype-phenotype maps for protein folding},
author = {S. Owen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05612},
year = {2020}
}
备注
25 pages, 20 figures