コンピューティンググリッドの概要
コンピューティンググリッドでは、蛋白質や生体に関する各種シミュレーションソフトウェアのグリッド化を実施し、高速化と高性能化を実現します。
今年度の取り組みとしては、蛋白質機能を高精度に解析するQM/ MMを行う連成プログラム開発と、各種予測・解析ソフトウェアのグリッド化に取り組みます。
（大阪大学蛋白質研究所） |
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QM/MM連成プログラムの開発
酵素蛋白質の機能を分子のダイナミクスと電子状態の双方を取り入れて高精度に解析するため、分子軌道法（QM）と分子動力学（MM）のプログラムを機能単位に分割し、
グリッド対応とすることで、各手法の長所を融合した連成プログラムを実現し、分散処理による高速化を図ります。
（日立製作所） |
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QM/MM連成プログラムの応用
QM/MMを利用したドッキングシミュレーションシステムを開発することで、 医薬開発で行われているハイ・スループット・スクリーニングと言われる新薬候補の探索をコンピュータ上で実施する（in
silico virtual screening）ことが可能になります。 今年度は、そのための基盤となるソフトウェアの開発を行っていきます。
（日本電気） |
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GDFTプログラムの開発
一般化されたスピン密度汎関数理論（GDFT）を用いたプログラムをグリッド対応とすることで、複雑な電子状態を構成する蛋白質の酵素活性部位の解析をはじめとして、
様々な化学反応における応用が可能なシステムを構築します。
（大阪大学大学院理学研究科） |
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蛋白質フォールド予測法の開発
フラグメント・アセンブリ法をもとに改良を施した蛋白質の立体構造予測法は、高い成功実績をあげ始めており、また、分散処理に向いている手法でもあります。
この手法をグリッド対応とし、さらに改良を加えることで、立体構造予測の精度とスピードを高めていきます。
（神戸大学理学部） |
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In
silico human lung換気分布計算
肺内換気分布をコンピュータ上でシミュレーションすることによって、呼吸器疾患の病態解明に役立てることができます。
現在の臨床検査情報や医用画像情報では情報が不十分でありモデル化によって必要な情報を推定する必要があります。
このシミュレーションをグリッドで高速化することにより、これまで難しかった分岐導管の流れや流体構造連成問題の解決が可能になります。
（大阪大学大学院情報科学研究科） |
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グリッド基盤技術開発と
