Tecniche di compressione di molecole per supportare esperimenti di scoperta di nuovi farmaci su larga scala

Docente

Gianluca Palermo (web, mail)

Area di ricerca

Architetture dei sistemi di elaborazione

Keyword (max 3 separate da virgola)

Comressione, Virtual Screening, Molecole, Drug Discovery

Sito web del progetto

Tecnologie da utilizzare

Python, C++

Descrizione (max 500 caratteri)

Il progetto tratterà l’analisi e implementazione di varie tecniche di compressione (e decompressione) della rappresentazione di molecole candidate come possibili farmaci. Le molecole sono rappresentate in un formato standard, chiamato SMILE, con una stringa che ne rappresenta la struttura (e non solo le componenti atomiche). Scopo del progetto è quello di analizzare diverse possibilità di compressione per ridurre lo spazio occupato su disco in caso di esperimenti su larga scala.

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-40511-2_5

Il progetto è legato ad un ambito di ricerca più ampio su tecniche ottimizzate per sistemi HPC a supporto dello screening virtuale di molecole per scoperta di nuovi farmaci, correntemente in uso per contrastare la pandemia COVID-19.

Nessuna conoscenza di dominio chimico-farmaceutico è necessario per questo progetto.

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