第五届中国科学院超级计算应用大会（SCA2015）

 

 

 

 

 

 

 

 

高亮 研究员
报告题目：超级计算在天文学基本应用
报告摘要：超级计算在当今理论天文学研究中是一个不可或缺的工具。我将综述超级计算在星系和宇宙学研究中的主要应用情况，另外我还介绍一下基于自主研发的基于Intel Phi平台的宇宙学模拟软件的进展。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

黄牛 研究员

报告题目：高性能计算化学模拟在生物大分子结构和功能研究中的应用
报告摘要：近年来，随着计算机科学的迅猛发展以及计算化学理论和方法的完善，在合理的时间尺度和空间尺度上对重要的生物大分子体系进行计算模拟具备了一定的可行性。我们可以根据计算结果阐明已知实验现象，提出合理的假说，从而进一步设计实验进行验证，最终在原子/电子层次揭示生物大分子结构和功能之间的关系。我们将简要介绍本实验室近一年来在高性能计算化学模拟方面的应用实例。其中包括利用量子化学方法研究DNA片段上碲原子修饰对其导电性能的影响，我们发现不同类型的修饰会很大程度上改变DNA的内在导电属性，从具有一定的半导体特性变为具有更强的金属属性，我们这方面的研究可能会对解释DNA的部分生物学功能以及设计新型的纳米导电材料有所帮助。另外一项工作是基于一类新型的七碳糖糖基转移酶（TibC）与底物（TibA）的十六聚体的冷冻电镜重构模型，对TibC识别底物的结合机制以及催化过程中的构象变化进行了大规模的分子动力学模拟，推测了TibC对底物高效催化的结构基础。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

李国辉 研究员
报告题目：高精度、高效率膜蛋白分子动力学模拟新方法
报告摘要：膜蛋白是细胞中一大类重要分子体系，可以行使信号转导、物质输运和生物酶催化功能，也是当今最大一类生物医药研发的靶标，但目前还没有能够用于细胞膜磷脂及其组分胆固醇等分子体系理论计算研究的高精度全原子可极化分子力场。本文建立了上述细胞膜体系的高精度全原子可极化AMOEBA分子力场，与最新的计算机ＧＰＵ硬件加速技术紧密结合，充分利用增强型采样方法Metadynamics, 实现了可以真正实际应用的高精度膜蛋白生物体系的分子动力学模拟新方法，水溶液中经典测试例子以及膜蛋白离子输运计算表明这个方法在精度和速度上都具有很大优势，将在复杂膜蛋白生物体系的理论计算研究中发挥作用。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

李隽 教授
报告题目：Applications of High-Performance Computation in Catalysis Science
报告摘要：
Catalysis science is essential for biological transformation, chemical industries, atmospheric processes, environment, 
energy, and human health. In recent years, nano-catalysis becomes a key frontier in heterogeneous catalysis due to
rapid development of nano-sized materials. Despite significant efforts in syntheses and characterization of catalysts,
fundamental understanding of the catalytic mechanisms is still elusive.  High-performance computation plays a central
role in elucidating the reactivities and mechanisms of various catalytic processes. Based on recent ab initio molecular 
dynamics (AIMD) simulations we have revealed the microscopic mechanisms of a series of catalytic reactions involving
single-atom catalysis (SAC), dynamic single-atom catalysis (DSAC), and singly dispersed bimetallic sites (SBMS).
In this talk, we will provide an overview of the computational studies relevant to these topics using density functional 
theory (DFT).

 

 

 

 

 

 

 

 

牛北方 研究员
报告题目：泛癌症基因组学在精准检测和治疗的应用
报告摘要：泛癌症（Pan-Cancer）基因组研究针对多种类型肿瘤的多个基因组进行计算分析，利用大样本的统计效力来寻找跨越不同癌组织界限的癌突变共同特征，并可能获得关于引起癌症的一些共同信号通路的新认识，发现以前利用单个癌症类型未能发现的药物靶点，从而让癌症患者得到更为匹配的个体精准医学检测与治疗, 提高癌症患者的生存率，为肿瘤防治的突破带来新的机遇。当前各高发癌症的基因组变异数据已有很大程度的积累,如，美国人类癌症基因组图谱研究计划（The Cancer Genome Atlas，TCGA）及国际癌症基因组联盟（International Cancer Genome Consortium，ICGC）等，先期的泛癌研究工作也已经取得了部分成果，证实了泛癌基因组研究的重要意义，如，对7651个样本的基因组数据综合分析发现CUX1的功能丢失性突变，并通过小鼠和果蝇的实验模型证实CUX1作为抑癌基因的功能等。演讲主要介绍我们在泛癌基因组学中的几个研究项目和取得的研究成果，如：TCGA 127个泛癌显著突变基因的计算识别，微卫星不稳定性探测及泛癌子类型等工作，并讨论这些研究成果在癌症精准检测和靶向治疗方面的应用。 

 

 

 

 

 

 

 

 

裴端卿 研究员
报告题目：
报告摘要：

 

 

 

 

 

 

 

 

斯白露 研究员
报告题目：计算与互联：智能产生的基础 
报告摘要：动物的大脑是自然界最复杂的系统之一。神经细胞是大脑的基本计算单元，能产生复杂的电脉冲信号。神经细胞通过突触互相连接，组织成高度有序的神经环路。神经细胞整合外界或者网络内部的信号，产生复杂的集群放电编码。神经编码与物体识别和分类、环境地图的记忆、以及决策等认知过程密切相关。因此理解大脑的神经编码是理解智能产生、演化的基本途径。 
神经细胞的单次放电过程只持续几毫秒。而动物的决策、导航等认知功能则可以持续很长的时间。大脑的学习和记忆机制使动物能在多个时间尺度内产生复杂的行为。没有记忆，动物无法存储感知信息中有用的特征，从而不能扩充知识、提高智力和技能。记忆机制使动物超越应激反射的行为模式，能在长时间内尺度内集成信息，提高识别和决策的性能，并在此基础上产生推理、语言、意识等更高级的认知能力。与感知相比，记忆的形成和提取需要建立脑神经网络的回馈连接。 
在这个报告中，我将围绕空间记忆的形成机制，介绍神经细胞的计算模式、连接的学习机制的关键作用，并讨论高性能计算在脑科学研究中的工具性地位。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

孙功星 研究员
报告题目：高能物理计算现状及发展趋势
报告摘要：

 

 

 

 

 

 

 

 

王珏 副研究员
报告题目：材料微观结构演化大规模分子动力学软件
报告摘要：材料在辐照效应下性能的变化，是通过微观尺度下原子的扩散、运动导致微观损伤如空位、位错的形成与发展，逐渐使材料性能劣化，最终导致材料结构或功能的失效。宏观尺度的材料辐照损伤涉及从原子尺度到宏观尺度的9个数量级的跨越，以及皮秒量级原子键断裂过程到几十年工程结构失效和破坏的跨时间尺度的非线性过程。这一演化和发展过程在实验很难观测和发现。因此，目前为止，材料工作者对材料辐照损伤过程中内部微观过程和演化机理尚缺乏深入的了解，导致原子尺度的材料设计和研发缺乏理论的指导和科学的基础。高性能计算机技术的发展使人们从微观层次深入理解材料成为可能，对揭示材料失效的微观演化过程、材料宏观性能与微观过程的定量关系做出了重要贡献，成为当今国际材料界的重要研究领域。分子动力学模拟作为原子尺度模拟的经典计算方法，在材料微观结构演化规律研究中处于重要地位。
我们针对金属材料中的单晶结构特点，设计了一种新的面向大规模分子动力学模拟的数据结构，并在此基础上开发了一款分子动力学模拟软件Single-Crystal MD。利用单晶结构中原子规则排列的特点，Single-Crystal MD数据结构中数组位置可直接体现原子间的空间排列关系，与传统分子动力学模拟软件数据结构比可以减少平均每原子的内存使用，因此在同样内存的机器上能进行更大规模的分子动力学模拟。与目前主流的材料计算大规模分子动力学开源软件IMD、LAMMPS相比，在针对单晶金属材料模拟时Single-Crystal MD可以显著提高模拟规模。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

王征 研究员
报告题目：宏观尺度神经调控的矩阵计算在精神类疾病研究中的应用
报告摘要：近几年来，机器学习在人工智能、互联网等领域取得了突破性进展，也越来越多地应用于解决生物医学问题。与此同时，磁共振成像技术已经在临床与基础研究中广泛应用于获取蕴含大脑结构与功能信息的联接图谱（毫米尺度）。使用机器学习分类算法不仅可以辨别正常人和病人大脑图谱中内在的、带有判别信息的生物标记，也可以分析临床精神类药物和安慰剂对大脑活动干预的差别性生物标记。我们实验室近期的工作集中发展利用脑图谱中内在隐含的结构化信息，提出了一种最小化结构正则损失函数的方式，使得机器学习算法在求解过程中更加自动倾向于定位出具有特定结构的判别信息，同时过滤与生物噪音等相关的孤立特征。在此基础上，我们进一步运用矩阵反卷积等运算来模拟临床神经调控技术对大脑功能的调节作用，期望对临床精神类疾病的诊断与治疗提供更深入的影像学指导证据。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

魏孝义 研究员
报告题目：理论计算在天然产物手性光学特性分析中的应用
报告摘要：绝对构型的归属是天然产物研究中最具挑战性的工作之一。随着计算技术的进步和理论模型的完善，量子化学计算在天然产物绝对构型归属中的应用愈来愈普遍。本报告简要介绍理论计算在天然产物各种手性光学特性（OR、ECD、VCD）分析中的应用现状和发展趋势；重点以溶杆菌大环内酰胺代谢产物（Polycyclic Tetramate Macrolactams）为实例介绍ECD/TDDFT计算在复杂天然产物绝对构型归属中的作用及应用策略和方法。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

杨金龙 教授
报告题目：自旋电子学材料的计算机模拟与设计
报告摘要：自旋电子学基于电子自旋进行信息的传递、处理与存储，具有目前传统半导体电子器件无法比拟的优势，例如运行速度更快，集成度更高，耗能更低，因而成为近年来人们研究的热点。然而，自旋电子学应用面临着三大挑战：自旋的产生和注入，自旋的长程输运，以及自旋的调控和探测。这些问题的解决将主要依赖于设计具有特定性质的自旋电子学材料，包括磁性半导体材料，半金属材料等。另一方面，借助计算机模拟对现有材料或假想材料的性质进行预测，基于预测的性质对材料进行初步筛选，然后进行实验验证，将极大地提高材料设计的效率。在本报告中，我们着眼于通过计算机模拟设计具有特殊功能的新型自旋电子学材料，以及寻找在室温环境下可用的自旋电子学材料，为自旋电子学器件的合成和应用铺平道路。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

杨立英 研究员
报告题目：中国基础研究国际竞争力定量分析方法研究
报告摘要：中国科学院文献情报中心近期发布了《中国基础研究国际竞争力蓝皮书2015》，报告拟从研究思路、研究特点和研究结论三个方面介绍《蓝皮书》。作为世界科学舞台上迅速崛起的新兴力量，中国已连续多年保持第2大SCI论文国家（仅次于美国）的世界位次。但是，产出大国还不等于科学强国。客观认识和正确评估中国基础研究的水平，探究中国在世界科学舞台上的竞争力表现，是提升中国科研竞争力水平的前提。《蓝皮书》研究团队在对比科技新兴国家与科技强国科研竞争力特征差异的基础上，扩展和丰富了基于科研产出视角下的竞争力内涵，提出了和设计了引领指数、结构均衡指数、卓越指数、合作中心指数等一系列客观描述中国基础研究竞争力特征的定量分析指标，发现了影响中国科研竞争力提升的若干瓶颈问题，并结合中国科研环境背景提出了针对性建议和解决方案。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

于坤千 研究员
报告题目：高性能计算在生物医药中的应用：趋势和挑战
报告摘要：分子动力学（Molecular Dynamics，MD）模拟作为一种探究生物大分子原子水平上动态行为的方法，被广泛应用到生物体系的研究中。随着分子动力学模拟软件和与之相关硬件的发展，人们能在原子水平上对更多的生物大分子的构象动态变化以及生物大分子与配体小分子的相互作用进行模拟和观测，这为研究药物靶点的结构与功能及其与药物分子的相互作用提供了有效工具。在理解疾病相关靶点结构与功能特点的基础上，计算机辅助药物设计（Computer-aided Drug Design，CADD）为基于靶点的药物设计提供了有效手段，在药物设计中广泛应用。本论文围绕A型流感病毒相关靶点蛋白，利用分子动力学模拟对其结构和功能进行研究并利用计算机辅助药物设计理论与方法，对相关靶点进行药物筛选和设计。
 M2通道是A型流感病毒上的跨膜通道蛋白，具有传递质子的功能，在病毒的复制、出芽等过程中发挥着重要作用。作为抗流感病毒药物金刚烷胺的作用靶标，M2通道上的残基突变导致药物对病毒失去抑制活性。为了研究M2通道的结构与功能，我们采用分子动力学模拟和量子力学/分子力学（QM/MM）计算等方法对野生型M2和最常见的药物耐受性突变株S31N与药物金刚烷胺的相互作用进行了研究。通过模拟发现金刚烷胺在野生型和耐受性突变株S31N的通道中结合在不同的位置上。模拟结果显示金刚烷胺可以调控M2通道水链的形成，却不能阻止水链在突变体S31N中形成，而这可能是突变体发生耐药的原因。模拟获得的药物在不同突变体中结合情况的差异可为针对耐药性突变株的药物设计提供新的思路和线索。抗流感病毒药物的另一个重要靶标是神经氨酸酶（Neuraminidase, NA），它主要对病毒子代从宿主细胞的分离过程起作用。神经氨酸酶N2作为NA中的一种亚型，对人类造成巨大危害。通过X-射线晶体衍射实验发现N2神经氨酸酶的150环在药物达菲的作用下会发生构象变化，形成一个半开状态的150口袋。通过分子动力学模拟，进一步揭示了在一定条件下达菲诱导神经氨酸酶N2的这一构象变化的机理。这个开放的150口袋给新的神经氨酸酶抑制剂设计提供了新的思路。模拟结果还显示不同药物会导致神经氨酸酶产生差异构象，这也为不同药物的耐受性提供了一定的理论依据。
    G蛋白偶联受体（GPCR）与多种疾病相关，约有40%的现代药物是以这类受体为靶点的。胰高血糖素受体是B型G蛋白偶联受体家族的成员之一，在肥胖、糖耐量受损和2型糖尿病的发病机制中扮演重要角色。两年前，由王明伟研究员和Raymond Stevens教授率领的研究团队携手解析的胰高血糖素受体跨膜区三维结构被誉为是G蛋白偶联受体研究领域的标志性成果。然而胰高血糖素受体等B类GPCR的全长结构尚未被解析，这就限制了对这类受体构象变化与功能关系的认识。因此，蒋华良研究员和王明伟研究员带领上海药物研究所的多名科学家对全长胰高血糖素受体进行了分子动力学模拟研究和功能性实验验证，发现该受体存在开放态和关闭态两种构象：当有配体结合时，其胞外区与跨膜区相对独立，处于开放态；在无配体存在时，空载受体的胞外区则倒向跨膜区，与后者的胞外环相互作用，受体处于关闭态，说明胰高血糖素是以一种构象选择性的方式与其受体结合的。这项研究基于全长胰高血糖素受体的分子动力学模拟，提出了该受体胞外段与跨膜区的动态变化模式，通过配体结合和功能性实验验证了这种动态过程，并结合电子显微镜、氢氘交换、二硫键交联和质谱技术发现了该受体存在“开放”和“关闭”两种分子构象，从而为其本身以及其他B型G蛋白偶联受体的全长结构解析、功能研究和药物发现奠定了基础。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

俞永强 研究员
报告题目：面向IPCC第六次评估报告（AR6）的气候变化模拟试验
报告摘要：政府间气候变化专门委员会（IPCC）将于2018年前后发布第六次气候变化科学评估报告，国际耦合模式工作组（WGCM）也已正式公布第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6)的数值试验设计方案。与以往历次模式比较计划有所不同，CMIP6将分为DECK试验和MIPS试验两部分，前者是最基本的入门试验，所有模式组必须完成，用以考察模式的基本性能；后者则是针对不同科学问题的专门比较子计划，例如古气候模拟比较试验、云辐射反馈、高分辨率模拟比较试验等，各个模式组可以根据自己的研究侧重点自由选择。针对上述CMIP6模式比较计划，中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室在参与CMIP5的耦合气候系统模式FGOLAS2的基础上，对分量模式进行了大量改进，发展了新版本的地球系统模式FGOALS3。模式的主要改进包括，提高模式水平分辨率，海洋模式水平分辨率最高到10公里; 改进模式的动力框架，在海洋模式引进三极坐标框架，在大气模式中引进求面立方体剖分框架；改进模式中的次网格参数化过程。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

曾晓东 研究员
报告题目：全球植被动力学模式研制及相关生态理论与计算建模研究
报告摘要：地球系统模式（ESM）是目前研究全球变化的主要数值模拟工具。作为ESM的重要分系统模式之一，全球植被动力学模式（DGVM）主要用于模拟陆地生态系统的结构和演变及其对气候系统的反馈作用。DGVM考虑植物／土壤生物地球化学过程、植物个体生长发育过程、群体结构演变过程、环境扰动、以及生物－气候适应与演变等，涉及了跨越多个时间和空间尺度的物理、化学、生理生态学等过程。目前，DGVM可大致再现主要自然植被类型（如森林、草原、灌木、荒漠等）的全球分布格局，刻画气候与植被分布的映射关系。DGVM已被广泛应用于全球气候与生态环境演变的模拟评估，但各模式间对未来生态演变预测预估的差异／不确定性还很大。
生态学理论指出，生态系统存在不同尺度的各种自组织（非均匀）层次结构，如与局部气候／环境差异对应的生态群落结构、由个体间光及水分竞争产生的林内冠层结构及植被斑块等。这些层次结构对于生态系统的演变甚至大规模突变有重要影响。因此，需要发展适合于描述生态系统演变的物理模型及计算方法；并由现有的基于平均场理论的确定性模型，发展成为具有层次结构的统计动力学模型。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

曾雉 研究员
报告题目：IM3D：复杂结构离子束辐照Monte Carlo解决方案
报告摘要：复杂体系离子束注入、聚焦离子束技术和纳米结构高抗辐照材料等领域的快速发展，对开发通用、高效的离子束辐照模拟软件提出了新的需求和挑战。基于离子与固体相互作用的物理基础和高效的数值算法，我们自主开发了复杂纳米结构材料离子束辐照的三维Monte Carlo（MC）并行开源程序（IM3D），用以快速计算初级辐照缺陷在任意几何结构、任意组分材料内的三维空间分布。IM3D程序基于C语言编写，模块化设计，在精确物理模型的引入，复杂3D结构模型的发展和高效算法的实现等方面都有所突破。主要引入标准的SRIM数据库来描述离子能量损失等物理过程；发展实体结构几何法（CSG）和有限元三角形网格法（FETM）来构建任意复杂3D结构体系并引入光线追踪和空间分割算法来加速粒子运动轨迹与复杂结构的求交过程；利用快速数据库索引技术来高效抽样散射角和SRIM阻止本领数据库并引入MPI并行架构进一步提升计算效率。IM3D在保持与国际著名同类软件SRIM相同精度的同时，极大地拓宽了离子束辐照MC程序的普适性和计算效率：其单机效率至少比SRIM高2-3个数量级，并且引入了80％以上的并行效率；对于SRIM几天内才能完成的任务，IM3D可在秒到分钟的时间内完成。此外，MPI并行基于离子数目分割的主从模式实现，不同进程间具有非常好的独立性，在保持高计算效率的同时，原则上对CPU核的数目没有限制。因此，IM3D在目前国际上已知同类软件中通用性最好、效率最高，将成为复杂材料体系中离子注入和辐照损伤模拟的标准软件之一，并将极大地促进半导体掺杂、复杂核材料初级损伤以及高性能计算等领域的快速发展。

 

 

 

 

 

 

 

 

张贺 副研究员
报告题目：中科院地球系统模式CAS-ESM简介
报告摘要：进入21世纪，气候和生态环境变化及相关灾害已经成为当前全球性重大科学问题。解决这类多尺度（全球、区域、局地）、多圈层（大气圈、水圈、岩土圈、生物圈）的复杂科学问题，越来越依仗发展完善的数值模拟手段，地球系统模拟不但大大深化了我们对地球系统演变规律的认识，还使得对未来演变的科学预测成为可能。因此，多尺度地球系统模式的先进性不仅是衡量一个国家地球科学研究综合水平的重要指标，也是国家应对全球变化、防灾减灾、环境治理、掌握国际外交的主动权等不可或缺的科学支撑。
地球系统模式是地球系统科学研究最复杂和最具综合性的数值模拟工具，总体说来，地球系统模式是基于地球各圈层中的物理、化学和生物过程，以及它们之间的物质和能量交换规律而建立起来的数学模型。中国科学院地球系统模式CAS-ESM的研发自2007年开始起步，2015年初版基本定型。总体说来，CAS-ESM主要包括8个子系统模式：大气环流模式，陆表水文过程模式，大洋环流模式，海冰模式，植被动力学模式，气溶胶和大气化学模式，海洋生物地球化学模式，陆表生物地球化学模式。其中，除海冰模式采用NCAR的CICE4外，其余子模式均为我国自主研发。以上个分系统模式通过耦合器CPL7相互或全部耦合起来。耦合器CPL7十分灵活，可实现任意两个或多个子系统模式的耦合。
CAS-ESM目前已实现了各分量模式的离线运行以及大气-陆面-海洋和海冰模式的全耦合运行，本文对100年的全耦合模拟结果进行了评估，初步的分析表明CAS-ESM对全球基本气候态有较好的模拟能力。 

 

 

 

 

 

 

 

 

赵地 副研究员
报告题目：基于MRI图像大数据分析的老年退行性疾病早期预警及标示物的研究
报告摘要：随着社会的发展，人口老龄化变成一个日益严重的社会问题，老年退行性疾病的发病率逐年增加。老年退行性疾病的早期诊断是有效治疗的关键因素之一。核磁共振成像MRI是老年退行性疾病诊断的常规方法。然而，因为老年退行性疾病诊断的复杂性，基于单个患者的MRI图像进行老年退行性疾病的早期诊断具有相当的难度。老年退行性疾病的病例数目的增加，以及核磁共振成像MRI的广泛应用，医院积累了大量的老年退行性疾病的数据，形成MRI图像大数据集。在本研究中，我们开发出深度学习的诊断决策支持的方法，通过对老年退行性疾病的MRI图像大数据集的分析，能够对老年退行性疾病的做出早期预警。计算实验（Computational experiments）表明，基于MRI图像大数据分析的老年退行性疾病的早期预警的精度远高于基于单个患者的MRI图像的诊断的精度。临床实验（Clinical experiments）表明，基于MRI图像大数据分析的老年退行性疾病的决策支持能够为神经科医生的临床诊断提供强力的支持。