Big Data Visual Analytics in Life Sciences

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Projekte für Abschlussarbeiten

Bachelorarbeit - MegaMol BALL (Informatik/Bioinformatik)

Integration der Biochemical Algorithms Library in MegaMol

Integration der Biochemical Algorithms Library in MegaMol

  BALL       

 BA-MegaMolBALL.pdf

Aufgabenbeschreibung:
Ziel der Arbeit ist es, ein Interface zwischen den beiden Open-Source-Projekten Biochemical Algorithms Library (BALL, ball-project.org) und MegaMol (https://megamol.org/) [1] zu schaffen. Dabei soll BALL verwendet werden, um biochemische Daten einzuladen und Berechnungen zur Datenanalyse auszuführen, deren Ergebnisse dann mit MegaMol visualisiert werden können. Dazu soll BALL in MegaMol integriert werden, d.h. es soll ein MegaMol-Plugin entwickelt werden, welches die Library einbindet und ein Interface zu BALL bereitstellt, um Daten auszutauschen. Als konkreter Anwendungsfall soll die Docking-Berechnung für Protein-Liganden-Kombinationen in BALL verwendet werden. Die Ergebnisse des Dockings (d.h. die möglichen Positionen des Liganden) sollen in MegaMol angezeigt werden. Dazu können bereits in MegaMol vorhandene Rendering-Verfahren für Biomoleküle verwendet werden.

Im weiteren Verlauf der Arbeit sollen erweiterte Verfahren zur Visualisierung der Docking-Ergebnisse untersucht und ggf. implementiert werden, beispielsweise eine Anzeige des Docking-Scores als Text-Label oder durch Einfärbung des Liganden. Auch die Berechnung und Visualisierung weiterer Kenngrößen wie beispielsweise Interaktionskräften oder Wasserstoffbrücken, welche mit BALL berechnet werden können, ist denkbar.Noch freie Plätze

Voraussetzungen und Bedingungen:

BALL und MegaMol sind in C/C++ implementiert, das heißt die Implementierungen der neu zu erstellenden Programmteile muss ebenfalls in C/C++ erfolgen. Optional soll die bestehende OpenGL-basierte Visualisierung erweitert werden.

Betreuer/Prüfer:

Dr. Philipp Thiel  

Applied Bioinformatics Group, IBMI

thielspam prevention@informatik.uni-tuebingen.de

Jun.-Prof. Dr. Michael Krone

Big Data Visual Analytics in Life Sciences, IBMI

michael.kronespam prevention@uni-tuebingen.de

Literatur:

[1]    S. Grottel, M. Krone, C. Müller, G. Reina, and T. Ertl, “MegaMol - A Prototyping Framework for Particle-
based Visualization,” IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics, vol. 21, no. 2, pp. 201–214, 2015.

 

Bachelorarbeit - SES Mesch (Informatik/Bioinformatik)

Zerlegung einer molekularen Oberfläche in ein Dreiecks-Gitter

Zerlegung einer molekularen Oberfläche in ein Dreiecks-Gitter

BA-SES-Mesh.pdf

Noch freie Plätze

Eine in der biochemischen und pharmazeutischen Forschung wichtige Molekül-Oberfläche ist die „Solvent Excluded Surface“ (SES). Für diese existiert bereits ein Algorithmus der analytisch eine implizit beschriebene SES von Molekülen berechnet und visualisiert [1] (Abbildungen unten). Das Ziel dieser Arbeit besteht darin einen Algorithmus zu entwickeln, der diese bereits gegebene Moleküloberfläche in ein Dreiecks-Mesh überführt (Abbildung rechts), um schnelleres Rendering und Weiterverarbeitung zu ermöglichen. Die Implementierung soll in C/C++ erfolgen und in das Visualisierungs-Framework MegaMol [2] integriert werden, welches die oben erwähnte Berechnung der SES enthält.

Mögliche Erweiterungen des zu implementierten Algorithmus sind die Parallelisierung zur schnellere Berechnung, die Berechnung auf der GPU oder die Verwendung eines Level-of-Detail-Verfahrens. Optional besteht die Möglichkeit, später eine eigenständige Library aus dem SES-Algorithmus und der Zerlegung in das Dreiecks-Mesh zu konstruieren, um die Verwendung in anderen molekularen Visualisierungstools wie VMD zu ermöglichen.

 Bei Interesse einfach melden bei:

Jun.-Prof. Dr. Michael Krone

Sand 14, 72076 Tübingen

Raum C308b (2. Stock)

Telefon: +49 7071 29-70456

michael.krone@uni-tuebingen.de

Marco Schäfer, M.Sc.

Sand 14, 72076 Tübingen

Raum C308b (2. Stock)

Telefon: +49 7071 29-70456

marco.schaefer@uni-tuebingen.de

 Literatur:

  1. M. Schäfer, M. Krone, “A Massively Parallel CUDA Algorithm to Compute and Visualize the Solvent Excluded Surface for Dynamic Molecular Data,” in Workshop on Molecular Graphics and Visual Analysis of Molecular Data, 2019, pp. 1–9.

  2. S. Grottel, M. Krone, C. Müller, G. Reina, T. Ertl, “MegaMol - A Prototyping Framework for Particle-based Visualization,” IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics, vol. 21, no. 2, pp. 201–214, 2015

 

 

Bachelorarbeit - STRIDE (Informatik/Bioinformatik)

Beschleunigung des STRIDE-Algorithmus zur Bestimmung der Sekundärstruktur von Proteinen

Beschleunigung des STRIDE-Algorithmus zur Bestimmung der Sekundärstruktur von Proteinen

BA-STRIDE.pdf

Für die Analyse von Protein-Strukturen ist die Bestimmung des Sekundärstruktur aus den Positionen der Atome ein wichtiger Bestandteil. Dies erfolgt üblicherweise durch Programme wie DSSP [1] oder STRIDE [2]. Die Berechnung der Sekundärstruktur mit der ursprünglichen C-Implementierung von STRIDE[1]kann jedoch für größere Proteine zeitaufwändig oder sogar nicht möglich sein. Dies ist insbesondere für die interaktive Visualisierung dynamischer Proteine (z.B. aus MD-Simulationen) ein Problem.

 Ziel dieser Arbeit ist es, den STRIDE-Algorithmus zu analysieren und basierend auf der Referenz-Implementierung zu optimieren. Insbesondere sollen flexible und effiziente C++-Datenstrukturen verwendet werden und der Algorithmus soll parallelisiert werden. Die Ergebnisse sollen mit denen des ursprünglichen Algorithmus verglichen werden, um die Korrektheit sicherzustellen.

Kontakt:

 

Jun.-Prof. Dr. Michael Krone

Raum C308b

Sand 14, 72076 Tübingen

Telefon: +49 7071 29-70456

michael.krone@uni-tuebingen.de

Literatur:

[1]  W. Kabsch and C. Sander, “Dictionary of protein secondary structure: Pattern recognition of hydrogen-bonded and geometrical features,” Biopolymers, vol. 22, no. 12, pp. 2577–2637, 1983.

[2]  D. Frishman and P. Argos, “Knowledge-Based Protein Secondary Structure Assignment,” Proteins: Struct., Funct., Bioinf., vol. 23, no. 4, pp. 566–579, 1995.

Projects

PROLINT – Visual Analysis of Protein-Ligand Interactions

Project partners:
Prof. Dr. Timo Ropinski, Forschungsgruppe Visual Computing, University of Ulm
Prof. Dr. Barbora Kozlíková, Department of Computer Graphics and Design, Masaryk University, Czech Republic

Projekt duration:
10/2018 – 09/2021

Funding:
Deutsche Forschungsgemeinschaft e.V. (DFG) (DFG-GACR Cooperation: Joint German-Czech Research Projects)

Abstract:
The visual analysis of protein structures has been researched in several projects within the past few years. While molecular structures are relevant, it is necessary to focus on both interaction partners and to also take into account their physico-chemical properties in order to understand protein interactions. Thus, within this research project, we plan to enable the visual analysis of protein-ligand interactions as captured in state-of-the-art simulations by focusing on these properties. The main goal is to make these time-dependent data sets better accessible for protein designers, and help them to develop adaptions that enable a more efficient interaction. In particular, we will develop novel visualization techniques which convey the relevant properties by means of abstract representations as well as structural embeddings. We will enhance these techniques for a visual comparison of different interactions, which eventually enable us to develop domain-centered immersive visual analytics approaches. We will evaluate our methods together with domain experts in order to ensure their effectiveness for the visual analysis of protein-ligand interactions.

Projektbeschreibung in FIT
Projektbeschreibung in DFG GEPRIS