Modelagem molecular pode ser caracterizada como o desenvolvimento ou aperfeiçoamento de moléculas orgânicas, ou não, com a ajuda de softwares computacionais. Estes são de suma importância pois barateia o desenvolvimento do fármaco e possibilita a venda dos medicamentos a valores mais acessíveis. O estudo tem como meta observar fatores que aumentam ou diminuem a eficiência dos softwares responsáveis por tal trabalho e analisar o uso da nova ferramenta Vina-GPU do software AutoDock Vina. O método se baseará em análises de semelhantes. Usando como comparação os resultados encontrados por Donald Kinghorn da pugetsystems para uma RTX3070Ti e representados graficamente, a proteína a ser usada será a “spike” do Sars-Cov-2. Segundo o autor é mister destacar que apesar da mesma workstation -tipo de computador projetado para trabalhos de alta performace- ou da mesma placa gráfica, existem distintas produtividades a depender do programa utilizado e quão otimizados estão. Observamos duas versões do programa AutoDock Vina -1.1.2 e 1.2.5- e como estes se comportam na hora de processar as relações do composto e uma ferramenta chamada Vina-GPU a fim de determinar notáveis alterações de desempenho, sendo este o principal foco do trabalho apresentado.
A princípio foi observado que a workstation usada pela pugetsystems se sobressaiu sobre a utilizada por nós em benchRIB e em benchPEAP, por 31,4% e 44,3% respectivamente enquanto o sistema operacional do pesquisador conseguiu se sobressair em benchMEM por 26,2% - benchRIB, benchPEAP e benchRIB são comandos computacionais que possuem como objetivo simular proteínas, ribossomos e peptídeos em meios específicos- apesar de usar as mesmas placas gráficas, isso se deve ao processador utilizado pela empresa norte-americana possuir um processador com 4 vezes mais threads e cores que o utilizamos, o que impactou nos resultados obtidos.
Da mesma forma que houveram alterações entre workstaions distintas, foi possível observar alterações entre diferentes versões do mesmo software -AutoDock Vina nas versões 1.1.2 e 1.2.5-. Em primeira análise foi possível destacar que a versão 1.2.5 obteve ganhos surpreendentes, destacamos que a versão conseguiu reduzir pela metade o tempo de processamento da sua versão anterior. Também destacamos o uso de uma nova ferramenta chamada de Vina-GPU que busca reduzir o tempo de comunicação da CPU e a GPU.
Ao analisar os resultados o estudioso conseguiu chegar a algumas conclusões. A taxa de processamento da CPU deve acompanhar a taxa de processamento da GPU com objetivo de ter ganhos na velocidade e confiabilidade dos trabalhos, isso se torna destacável pela diferença que a nossa workstation teve perante a da pugetsystems no que se refere tempo de processamento. Outro ponto a ser analisado se refere aos ganhos que a versão 1.2.5 obteve perante a versão 1.1.2 no quesito tempo de processamento e como a Vina-GPU gerou ganhos. A principal mudança entre as versões foi como o programa interage com a CPU, a versão mais recente consegue otimizar o seu uso e por consequência melhorar o tempo de elaboração.
Por fim, foi observado pelo investigante que a ferramenta Vina-GPU gerou ganhos impressionantes no que se refere a tempo de processamento, todavia, o ganho de tempo veio acompanhado de uma perda de informações, o que acaba por gerar menor confiabilidade. A ferramenta, por mais impressionante que seja, não é viável que seja usada por enquanto, a perda de informação, por menor que seja, é extremamente grave. É de se esperar que futuras atualizações viabilizem o seu uso de forma segura.
Seja bem-vind@ à leitura dos Anais da Conexão Unifametro 2023!
Temos o prazer de disponibilizar à comunidade acadêmica os Anais do XI Encontro de Iniciação à Pesquisa, XI Encontro de Monitoria, o XIII Encontro de Pós-graduação e o IV Encontro de Experiências Docentes. Aqui estão os trabalhos que foram apresentados durante o evento, que agora são compartilhados em forma de artigos digitais.
Esperamos que essa coletânea possa auxiliar em estudos e pesquisas, estimular outros alunos e professores à produção científica e dar subsídios a novas práticas em campos de atuação diversos das áreas da saúde, humanas e exatas.
Agradecemos a todos pela confiaça em compartilhar suas produções científicas em nosso evento e contamos com sua participação na próxima Conexão!.
Boa leitura!
Drª. Denise Moreira Lima Lobo
Coordenadora da Comissão Científica da Conexão Unifametro 2023.
As normas para submissão e apresentação de trabalhos podem ser acessadas em: https://doity.com.br/conexao-unifametro-2023/artigos
Comissão Organizadora
Thalita Rodrigues
Fábio Júnior Braga
Laiza.Rodrigues
Thaiane Bezerra
Tom Lobo
Davi Menezes
Raphaela Sobral
Rita Maria Lima Reouças
Keise Daiane Teixeira Sousa
Comissão Científica
Denise Moreira Lima Lobo - Coordenação Comissão Científica
Antônio Adriano da Rocha Nogueira
A Comissão Científica permanece à disposição pelo e-mail conexaocientifica@unifametro.edu.br e presencialmente na sala da Coordenadoria de Pesquisa e Monitoria (COOPEM) localizada no Campus Carneiro da Cunha do Centro Universitário Fametro - Unifametro.
Os anais da CONEXÃO Unifametro 2022 estão disponíveis no link: https://doity.com.br/anais/conexaounifametro2022
Os anais da CONEXÃO Unifametro 2021 estão disponíveis no link: https://doity.com.br/anais/conexaounifametro2021
Os anais da CONEXÃO Unifametro 2020 estão disponíveis no link: https://doity.com.br/anais/conexaounifametro2020
Os anais da CONEXÃO Unifametro 2019 estão disponíveis no link: https://doity.com.br/anais/conexaounifametro2019
Os anais da CONEXÃO Unifametro 2018 estão disponíveis no link: https://doity.com.br/anais/conexaofametro2018