Tendencias Científicas
El superordenador System X
Investigadores en ciencia computacional y biología del Virginia Politechnic Institut, dirigidos por el profesor John Tyson, acaban de hacer públicos los resultados de un estudio llevado a cabo con el superordenador System X, gracias al cual ha sido posible crear modelos capaces de simular el proceso de división de una célula.
El profesor Tyson trabajó previamente en modelos más sencillos cuyos parámetros podían ser delimitados mediante el procedimiento de prueba y error. Sin embargo, Tyson y la profesora Kathy Chen, que ha colaborado con él en este proyecto, querían caracterizar todas las interacciones de proteínas responsables de regular del ciclo celular de la levadura (el organismo que suelen usar los biólogos para muchas de sus investigaciones).
Estudiar el cáncer
“Esta investigación respecto a la levadura nos proporciona una base para comprender la reproducción de las células humanas y es especialmente importante en las causas y tratamiento del cáncer o la regeneración de tejido”, afirma Tyson en un comunicado hecho público por el Virginia Tech.
El experimento consistió en observar 130 variedades mutantes de levadura. El modelo de datos resultante tenía 143 parámetros que debían ser tomados en consideración. “Esto es un gran problema, porque para estudiar esa cantidad de datos no puedes hacerlo a mano, ni con un ordenador portátil, es necesario utilizar un superordenador”, puntualiza Tyson. De hecho para estimar los 143 parámetros han sido necesarias 20.000 horas de procesos en el superordenador System X.
Un ordenador con historia
El superordenador System X fue ensamblado en 2003 por el Virgina Tech y fue el resultado de unir 1.100 Apple Power Mac G5. Actualmente tiene una capacidad de 12,25 teraflops (medida del rendimiento de una computadora, especialmente en cálculos científicos que requieren un gran uso de operaciones de punto flotante).
Se llama así porque empezó usando el sistema operativo Mac Os X y porque fue el primer ordenador universitario que alcanzó los 10 teraflops de capacidad. El año de su creación llegó a ser el tercer ordenador más potente del mundo. Actualmente se encuentra en el puesto 47 del ranking de los 500 ordenadores con más capacidad.
Superordenadores como System X se están utilizando en todo el mundo para realizar operaciones masivas de cálculo, predicciones climáticas o simulaciones físicas.
“Con una herramienta como esta los científicos podemos centrarnos más en los modelos matemáticos que en los procesos para generar esos modelos”, dice Tyson.
Un problema complejo
El biólogo John Tyson está especializado en aplicar modelos matemáticos en la biología celular. Este campo de estudio no resulta fácil porque comparar resultados de un modelo matemático con datos experimentales es una labor ardua debido a que los resultados matemáticos son cuantitativos (números), mientras que muchos datos experimentales son cualitativos (tendencias).
Esto quiere decir que el biólogo matemático tiene que imaginarse cómo unir los valores numéricos de los “parámetros” en los modelos para crear una representación aproximada de lo que ocurre dentro de la célula, para lo que un ordenador con una gran capacidad resulta clave.
El procedimiento utilizado en esta investigación resuelve en gran medida estas dificultades. El profesor Tyson y su equipo aseguran que su trabajo demuestra que los nuevos modelos matemáticos son una herramienta muy útil para estudiar los procesos que tienen lugar dentro de una célula.
El profesor Tyson trabajó previamente en modelos más sencillos cuyos parámetros podían ser delimitados mediante el procedimiento de prueba y error. Sin embargo, Tyson y la profesora Kathy Chen, que ha colaborado con él en este proyecto, querían caracterizar todas las interacciones de proteínas responsables de regular del ciclo celular de la levadura (el organismo que suelen usar los biólogos para muchas de sus investigaciones).
Estudiar el cáncer
“Esta investigación respecto a la levadura nos proporciona una base para comprender la reproducción de las células humanas y es especialmente importante en las causas y tratamiento del cáncer o la regeneración de tejido”, afirma Tyson en un comunicado hecho público por el Virginia Tech.
El experimento consistió en observar 130 variedades mutantes de levadura. El modelo de datos resultante tenía 143 parámetros que debían ser tomados en consideración. “Esto es un gran problema, porque para estudiar esa cantidad de datos no puedes hacerlo a mano, ni con un ordenador portátil, es necesario utilizar un superordenador”, puntualiza Tyson. De hecho para estimar los 143 parámetros han sido necesarias 20.000 horas de procesos en el superordenador System X.
Un ordenador con historia
El superordenador System X fue ensamblado en 2003 por el Virgina Tech y fue el resultado de unir 1.100 Apple Power Mac G5. Actualmente tiene una capacidad de 12,25 teraflops (medida del rendimiento de una computadora, especialmente en cálculos científicos que requieren un gran uso de operaciones de punto flotante).
Se llama así porque empezó usando el sistema operativo Mac Os X y porque fue el primer ordenador universitario que alcanzó los 10 teraflops de capacidad. El año de su creación llegó a ser el tercer ordenador más potente del mundo. Actualmente se encuentra en el puesto 47 del ranking de los 500 ordenadores con más capacidad.
Superordenadores como System X se están utilizando en todo el mundo para realizar operaciones masivas de cálculo, predicciones climáticas o simulaciones físicas.
“Con una herramienta como esta los científicos podemos centrarnos más en los modelos matemáticos que en los procesos para generar esos modelos”, dice Tyson.
Un problema complejo
El biólogo John Tyson está especializado en aplicar modelos matemáticos en la biología celular. Este campo de estudio no resulta fácil porque comparar resultados de un modelo matemático con datos experimentales es una labor ardua debido a que los resultados matemáticos son cuantitativos (números), mientras que muchos datos experimentales son cualitativos (tendencias).
Esto quiere decir que el biólogo matemático tiene que imaginarse cómo unir los valores numéricos de los “parámetros” en los modelos para crear una representación aproximada de lo que ocurre dentro de la célula, para lo que un ordenador con una gran capacidad resulta clave.
El procedimiento utilizado en esta investigación resuelve en gran medida estas dificultades. El profesor Tyson y su equipo aseguran que su trabajo demuestra que los nuevos modelos matemáticos son una herramienta muy útil para estudiar los procesos que tienen lugar dentro de una célula.
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