Nouvelles du CERN
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COMMENT AIDER LE CERN À RÉALISER DAVANTAGE DE SIMULATIONS
Avec LHC@home, vous pouvez contribuer activement aux capacités de calcul du Laboratoire !
Vous pensez sans doute que le grand Centre de calcul du CERN et la Grille de calcul mondiale pour le LHC ont une capacité de calcul suffisante pour tous les utilisateurs du Laboratoire. Or, vu l’immense volume de données provenant des expériences LHC et d’autres sources, des ressources informatiques supplémentaires sont toujours nécessaires, notamment pour les simulations d’événements de physique ou d’améliorations des accélérateurs et des détecteurs.
Dans ce domaine, vous pouvez personnellement apporter votre aide en installant BOINC et en réalisant des simulations à partir de LHC@home, sur votre PC ou ordinateur portable professionnel. Ces simulations en toile de fond n’affecteront pas votre travail car BOINC peut être configuré de manière à cesser automatiquement le calcul lorsque vous utilisez votre ordinateur.
Comme mentionné dans des éditions précédentes du Bulletin (voir ici et ici), la contribution des volontaires de LHC@home a joué un rôle majeur dans les études de simulations de faisceaux du LHC. La capacité de calcul qu’ils ont mise à disposition correspond à environ la moitié de la capacité du système en différé du CERN ! Grâce à cette précieuse contribution, des études détaillées d’effets subtils liés à la dynamique de faisceau non linéaire ont été réalisées au moyen du code SixTrack. Cela s’est révélé extrêmement utile, non seulement pour le LHC mais aussi pour le projet HL-LHC.
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Informations de Computing for Clean water
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traduction: Ouser relecture: Fansyl
Dans les coulisses: Du festival THE 2016 SXSW INTERACTIVE, Austin, TEXAS, par l'équipe de "Computing for Clean Water"
par Juan Hindo
Gestionnaire programme du World Community Grid
2 mai 2016
Récapitulatif
Un groupe d'innovateurs et d'entrepreneurs "découvrent", pour la première fois, la grille de calcul World Community au festival 2016 du South by Southwest Interactive, lorsque le gestionnaire programme Juan Hindo et le chercheur François Grey présentent conjointement le projet "Computing for Clean Water".
à gauche François Grey à droite Juan Hindo
Grâce aux votes des volontaires et supporters, un public influent d'une conférence technologique majeure a récemment appris comment les volontaires du WCG du monde entier ont soutenu des projets de recherches humanitaires depuis 2004, et entendu comment ceux-ci ont aidé des scientifiques à faire une percée majeure qui pourrait apporter de l'eau potable à des millions d'humains.
Le physicien François Grey était l'un des chercheurs de "Computing for Clean Water", un projet de WCG ayant fait une découverte majeure à propos du potentiel des nanotechnologies sur la filtration plus efficiente de l'eau. Lui et moi avons été ravis d'avoir l'occasion de présenter les conclusions du projet---en y incluant le rôle des volontaires qui ont fait don de leur temps inutilisé de calcul pour faire fonctionner ce projet de recherche---au South by Southwest Interactive 2016, une conférence annuelle au Texas. Cette conférence est l'un des plus grands événements technologiques mondial et attire des milliers de participants spécialistes dans divers domaines. Notre présentation, Eau Potable par production participative et Nanotechnologie, nous a aidée à rencontrer des gens qui pourraient avoir un impact sur l'avenir du WCG.
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MCM étudie le cancer des ovaires
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traduction: ElGrande et Ouser Relecture: Elgrande
Le projet de cartographie des marqueurs du Cancer (MCM) examine maintenant le cancer des ovaires
par l'équipe de recherche de cartographie des marqueurs du cancer
21 avril 2016 article source
Récapitulatif
Le projet MCM inclut maintenant des marqueurs pour la forme la plus commune de cancer des ovaires, avec comme but de comprendre comment cette maladie progresse du début à son stade terminal.
texte image: Environ 250'000 femmes sont atteintes d'un cancer des ovaires chaque année.Seulement 45 % d'entre elles survivent après cinq ans.
Le projet MCM, qui s'était concentré sur le cancer du poumon, inclut maintenant des unités de travail liées au cancer des ovaires. Les chercheurs cherchent à identifier les gènes importants permettant la différenciation entre le début du cancer des ovaires et son stade terminal.
Les buts de MCM
Le cancer est causé par des changements génétiques ou environnementaux qui interférent sur les mécanismes biologiques de croissance des cellules. Ces changements peuvent être détectés dans des échantillons tissulaires par la présence de leurs indicateurs chimiques uniques, comme l'ADN et les protéines, qui sont tous deux connus comme "marqueurs". Les combinaisons spécifiques de ces marqueurs peuvent être associées à un type donné de cancer. De plus, le modèle de marqueurs peut déterminer si un individu est susceptible de développer une forme spécifique de cancer, et peut ainsi prévoir la progression de la maladie, aider aussi à suggérer le meilleur traitement pour un individu donné. Pour identifier ces marqueurs, le projet analyse des millions de points de données recueillis auprès de milliers d'échantillons tissulaires de patients sains et cancéreux.
Pourquoi le cancer des ovaires?
Dans le Monde, environ 250,000 femmes sont diagnostiquées atteintes du cancer des ovaires, chaque année, et celui-ci est responsable de 140,000 morts annuelles. Les statistique démontrent que seulement 45 pour cent des femmes atteintes du cancer des ovaires survivent après cinq ans. Les principaux types de cancer des ovaires sont épithéliaux, des cellules stromales et germinales, avec le type épithélial représentant à peu près 85 à 90 pour cent de tous les cas. Le cancer des ovaires va souvent ne pas être détecté au début en raison du confinement de la maladie dans l'ovaire, de la subtilité des symptômes et du manque d'outils de dépistage efficaces. Donc, la plupart des signes de la maladie sont détectés à un stade avancé ou une fois que le cancer s'est propagé à l'extérieur de l'ovaire, rendant le traitement moins efficace et ayant moins de chance de réussir. C'est pour ces raisons que nous avons choisi le cancer épithélial des ovaires comme notre prochain domaine d'étude.
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Nouvelles du projet UGM de WCG
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La découverte des mystères du Génome (UGM) espère faire la lumière sur le virus Zika et d'autres virus
traduction: Ouser Relecture: ElGrande et Maugou
Par : Wim Degrave, doctorant
Laboratório de Genômica Funcional e Bioinformática Instituto Oswaldo Cruz - Fiocruz
12 avril 2016
Récapitulatif
La découverte des mystères du génome (UGM) analyse des séquences de protéine du Zika et des virus liés pour aider les scientifiques à mieux les comprendre. Le Dr. Wim Degrave, qui est profondément impliqué dans la réponse du Brésil à la crise Zika, nous a donné des informations afin de décrire comment ces analyses entrent dans le travail de fond d'UGM et comment le projet pourrait aider des scientifiques à développer de nouveaux outils afin de diagnostiquer et de traiter des maladies virales semblables au Zika.
Contexte
UGM examine près de 200 millions de séquences protéiniques à partir d'une large variété de formes de vie afin de mieux comprendre comment leurs capacités naturelles peuvent aider à résoudre des défis médicaux ou environnementaux. Cet énorme groupe de protéines inclut des séquençages de génomes d'arbovirus, qui sont des virus transportés par les insectes tels les tiques et les moustiques, de même que des protéines de moustiques eux-mêmes. Les arbovirus incluent certaines des maladies les plus graves au Monde, comme le Virus du Nil Occidental et la dengue, et beaucoup constituent des menaces croissantes à la santé des gens autour du globe.
Le virus Zika est un arbovirus, ou une maladie transmise par les moustiques, qui a été déclarée cas d'urgence de santé mondial par l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) en raison de la diffusion récente du virus. On croit qu'il est semblable à la dengue, la fièvre jaune, l'encéphalite japonaise et le virus du Nil Occidental. (Ces maladies appartiennent toutes à un sous-groupe de virus connus comme flavivirus.) Il y a un lien presque certain entre le virus Zika et les femmes qui accouchent de nouveaux-nés atteints de microcéphalie et/ou de plusieurs syndromes neurologiques congénitaux . Il y a probablement aussi un lien entre Zika et des pathologies neurologiques chez des adultes infectés, comme le syndrome de Guillain-Barré. Mais à ce point, on ne connaît pas grand-chose d'autre du Zika ou de sa structure moléculaire.
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WCG, Recherche médicale sur la leishmaniose
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Les chercheurs ont identifié des protéines clés dans la lutte contre la leishmaniose
par: Dr. Carlos Muskus López coordinnateur, biologiste moléculaire et expert computationnel, PECET Université d'Antioquia.
8 mars 2016
traduction: Ouser Relecture : Elgrande
Récapitulatif
Dans cette mise à jour du projet, le Dr Carlos Muskus présente la découverte de trois protéines importantes pouvant aider à trouver de meilleurs traitements pour une maladie négligée, qui frappe des millions de personnes chaque année.
Les phlébotomes, tel que la sous-espèce papatasi représentée ci-dessus sont responsables de la propagation de la leishmaniose.
La leishmaniose, qui est l'une des maladies tropicales les plus négligées dans le monde, infecte plus de 2 millions de personnes dans 97 pays. Il n'y a aucun vaccin disponible pour prévenir la maladie et les traitements peuvent provoquer des effets secondaires graves, y compris la mort. En outre, des parasites endémiques résistants aux médicaments posent des problèmes majeurs dans de nombreux pays . Pour ces raisons, il y a un besoin urgent de nouveaux, sûrs et peu coûteux composés médicamenteux.
Depuis notre dernière mise à jour en juillet 2015, nous avons progressé dans plusieurs domaines clés:
1) nous procédons à des recherches plus poussées sur les résultats de la recherche de médicaments contre la leishmaniose, qui a identifié trois protéines importantes.
2) nous sommes entrain de publier et de présenter nos résultats.
3) nous planifions une deuxième phase du projet, qui se retrouvera sur le World Community Grid.
Recherche actuelle du laboratoire
Comme mentionné dans notre précédente mise à jour, nous avons effectué des tests in vitro sur 10 composés médicamenteux lesquels basés sur les résultats de recherche de médicaments contre la leishmaniose ont montré leur efficacité . Quatre de ces composés ont montré de bons résultats. Nous mettons en place de nouvelles expériences pour confirmer ces résultats et nous avons commandé plusieurs composés qui devraient arriver dans quelques semaines, date à laquelle nous pourrons commencer la prochaine série de tests.
Nous avons également identifié trois protéines ayant des succès avec plusieurs composés médicamenteux de notre bibliothèque. Nous allons nous référer à ces trois protéines 1, 2 et 3 jusqu'à ce que nos résultats soient publiés. Fait intéressant, ces protéines avaient précédemment été identifiées comme cibles médicamenteuses possibles, aussi bien chez l'homme ou sur des micro-organismes.
Dans notre test initial, un des composés de médicament a été une réussite par le dépistage d'amarrage contre la Protéine 1. Nous planifions de tester les composés les plus prometteurs dans des expériences in vitro. Si nous obtenons des résultats semblables, nous planifierons d'exécuter in vivo des expériences.
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Résultats scientifiques de Primegrid, mois de mars 2016
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traduction: Ouser relecture: Elgrande
record mondial de nombre premier Sophie Germain!
dimanche 6 mars 2016 15:50
Le 29 février 2016 à 05:39:14 UTC, le projet de nombre premier de Sophie Germain a découvert un record mondial de nombre premier de Sophie Germain: 2618163402417 x 21290000-1 (2p+1: 2618163402417 x 21290001-1). Ce premier comporte 388'342 chiffres, éclipsant le précédent record comportant 200'701 chiffres. Il entre en première position dans la base de données des plus grands nombre premiers connus, de Chris Caldwell, pour les nombres premiers de Sophie Germain et au 3'747ème rang général.
Cette découverte a été faite, par Scott Brown (Scott Brown) des USA, en utilisant un Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU Q6700 @ 2.66GHz avec 4 GB RAM sous Microsoft Windows 7 Enterprise. Cet ordinateur a mis une heure et 33 minutes pour terminer le test de primalité en utilisant LLR. Scott est membre de l'équipe "the Duke University" . Le nombre premier a été vérifié le 29 février 2016 à 06:21:47 UTC, par Vaughan Davies (vaughan) d'Australie, en utilisant un Intel(R) Core(TM) i7-4770S CPU @ 3.10GHz avec 32 GB RAM sous Microsoft Windows 7 Ultimate. Cet ordinateur a mis 47 minutes pour terminer le test de primalité en utilisant LLR. Vaughan est membre de l'équipe "the AMD Users".
2 Méga Premier SR5 découverts
mercredi 30 mars 2016 04:19
Le 6 mars 2016 à 07:54:42 UTC, le projet Sierpinski/Riesel Base 5 de Primegrid a éliminé k=77072 en trouvant le méga premier: 77072 x 52139921+1. Ce premier comporte 1 495 746 chiffres et entre au 53ème rang général dans la base de données des plus grands nombre premiers connus, de Chris Caldwell. C'est le plus grand méga premier de Base 5 connu. 34 k restent à étudier pour le problème Sierpinski Base 5.
La découverte a été faite, par Wolfgang Becker (flex) d'Allemagne, en utilisant un Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU E8500 @ 3.16GHz avec 4GB RAM sous Windows 10 Professional. Cet ordinateur a mis 10 heures et 42 minutes pour terminer le test de primalité en utilisant LLR. Wolfgang est membre de l'équipe "the BOINC@Heidelberg". Ce premier a été vérifié le 9 mars 2016 à 22:19:31 UTC, par Magnus Karlsteen (pep) de Suède, en utilisant un Intel(R) Xeon(R) CPU X5690 @ 3.47GHz avec 24GB RAM sous Windows 7 Professional. Cet ordinateur a mis 9 heures et 9 minutes pour terminer le test de primalité en utilisant LLR.
mercredi 30 mars 2016 04:34
Le 15 mars 2016 à 18:24:24 UTC, le projet Sierpinski/Riesel Base 5 de Primegrid a éliminé k=92158 en trouvant le méga premier: 92158 x 52145024+1. Ce premier comporte 1 499 313 chiffres et entre au 53ème rang général dans la base de données des plus grands nombre premiers connus, de Chris Caldwell. C'est le plus grand méga premier de Base 5 connu. 33 k restent à étudier pour le problème Sierpinski Base 5.
La découverte a été faite, par Karl Burridge (Aus_Karlos) d'Australie, en utilisant un Intel(R) Core(TM) i7 CPU 950 @ 3.07GHz avec 8GB RAM sous Linux. Cet ordinateur a mis 43 heures et 17 minutes pour terminer le test de primalité en utilisant LLR.
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Lire la suite : Résultats scientifiques de Primegrid, mois de mars 2016
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