基于JPPF的分布式并行检索系统研究

为解决传统串行检索方式在面对海量数据进行处理和查询时效率低下的问题,提出基于JPPF的分布式并行检索策略。JPPF是一种基于Java的功能强大的并行处理框架,其并行环境易于搭建、简单实用。通过分析JPPF的框架结构和分布式工作流程,利用其在执行队列管理及负载均衡方面的优势,设计和实现了一个基于JPPF的检索系统。采用对比实验的方法,以数据库查询为例,比较了串行检索和JPPF并行检索的效率。实验结果表明在数据规模较大的情况下,JPPF并行方式较之串行方式可以显著提高检索效率。

基于JPPF的异构分布式MTH1虚拟筛选系统

随着癌症发病率日益升高,寻找治疗癌症的新靶点已成为世界范围内的研究热点。最新研究指出MTH1蛋白在癌细胞中生存是必须的,而在正常细胞中是非必需的,设计有选择性的MTH1抑制剂将对癌症的治疗有着重要的意义。MTH1的筛选需要大规模的高性能计算资源,但目前缺少具体成型的集筛选模拟于一体、跨平台的分布式异构软件以用于快速地从大规模数据库中获得潜在的候选药物小分子。本文基于JPPF分布式并行框架和Autodock Vina设计一种具有良好兼容性和跨平台性的肿瘤药物虚拟筛选计算系统,通过对100万目标分子集进行虚拟筛选,筛选结果直接靶向了MTH1的药物分子。该系统的实现为快速构建大规模药物分子虚拟筛选技术提供了解决方案和新思路。