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Visualisierung von Proteindynamik und Systembiologie

  • Molekulardynamik-Simulationen spielen in der biochemischen, pharmazeutischen und medizinischen Forschung eine große Rolle. Insbesondere die Analyse des Verhaltens von Proteinen in unterschiedlichen Lösungsmitteln ist für viele Vorgänge von Interesse. Bei der Simulation fallen große, zeitabhängige Datensätze - sogenannte Trajektorien - an. Die Visualisierung dieser Trajektorien ermöglicht es, das simulierte Verhalten interaktiv zu untersuchen. Darüber hinaus ist auch die automatische Extraktion von Merkmalen aus den Rohdaten und die geeignete Visualisierung dieser Merkmale ein wichtiges Thema. Hierbei spielt insbesondere die abstrakte Darstellung des Lösungsmittelverhaltens eine große Rolle. Um eine interaktive Analyse und eine qualitativ hochwertige Visualisierung zu gewährleisten werden insbesondere parallele Algorithmen entwickelt, welche die Fähigkeiten aktueller Multi-Core-CPUs und programmierbarere GPUs ausnutzen.
  • In der Systembiologie spielen Korrelationen eine bedeutende Rolle und Visualisierungen eignen sich hervorragend diese sichtbar zu machen. Deshalb liegt der Fokus des Projekts in der Visualisierung und interaktiven Exploration von Daten aus diesem Umfeld. Die zu visualisierenden Daten werden mittels in silico Simulationen erzeugt. Besonderen Wert wird auf die Entwicklung von Methoden gelegt, welche auf Grafikprozessoren (Graphic Processing Units, kurz GPU) ausgeführt werden. Die parallele Architektur von GPUs ist von Interesse, da sie ein großes Potential zur Beschleunigung von Berechnungen bietet.

    Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine mesoskopische Simulation von ausgewählten intra- und extrazellulären Prozessen zusammen mit einer Visualisierung zu entwickeln, welche die Simulationsergebnisse sinnvoll darstellen kann. Zelluläre Signaltransduktionsprozesse werden insbesondere untersucht.
Signal concentration of a virtual cell
Signal concentration of a virtual cell
Microscopic-like image for comparison with wet lab experiment
Microscopic-like image for comparison with wet lab experiment

Projekte

Publikationen

@inproceedings {clustering_01,
    author = {Falk, Martin and Daub, Markus and Schneider, Guido and Ertl, Thomas},
    title = {Modeling and Visualization of Receptor Clustering on the Cellular Membrane},
    year = {2011},
    booktitle = {IEEE Symposium on Biological Data Visualization (BioVis 2011)},
    pages = {9--15},
    url = {http://doi.acm.org/10.1109/BioVis.2011.6094042},
    doi = {10.1109/BioVis.2011.6094042}
}