VScore: a software for management of large scale virtual screening projects in computer clusters

Virtual screening (VS) of large compound databases using docking tools present several challenges forthe average user and currently the use of High Processing Computer (HPC) clusters is mandatory. The availability ofsoftware tools with the abilityto perform ali the necessary VS tasks, ranging from compound and protein structure preparation, cluster job submitting to results management and analysis is a requisite for successful VS projects. We have developed VScore (Virtual Screening core), a ready-to-use automated software tool with a graphical user interface that can manage large scale VS projects, using AutoDock^and/orAutoDockVina as docking toais. VScore handles information in a dedicated database, implemented in MySQL making data management of large libraries of chemical compounds easier. This database structure makes possible several advanced features that set VScore apart including: one time protein/ligand preparation step, comparative docking using multipie structures from the same protein targets or even structures of different protein

VScore: a software for management of large scale virtual screening projects in computer clusters

Virtual screening (VS) of large compound databases using docking tools present several challenges forthe average user and currently the use of High Processing Computer (HPC) clusters is mandatory. The availability ofsoftware tools with the abilityto perform ali the necessary VS tasks, ranging from compound and protein structure preparation, cluster job submitting to results management and analysis is a requisite for successful VS projects. We have developed VScore (Virtual Screening core), a ready-to-use automated software tool with a graphical user interface that can manage large scale VS projects, using AutoDock^and/orAutoDockVina as docking toais. VScore handles information in a dedicated database, implemented in MySQL making data management of large libraries of chemical compounds easier. This database structure makes possible several advanced features that set VScore apart including: one time protein/ligand preparation step, comparative docking using multipie structures from the same protein targets or even structures of different protein

VScore: uma plataforma para desenvolvimento de novos fármacos usando screening virtual

O screening virtual de grandes bibliotecas de compostos químicos, utilizando metodologias computacionais como o molecular docking, é cada vez mais utilizado na procura de potenciais inibidores de proteínas-alvo envolvidas em diferentes patologias. No entanto, devido ao facto destas bibliotecas poderem atingir um número de compostos químicos que podem ir das dezenas às centenas de milhar, é muitas vezes necessária a utilização de clusters de computadores de Alto Desempenho Computacional (HPC – High Througoutput Computing), bem como de ferramentas de criação, gestão e acesso de bibliotecas de compostos químicos (2). Neste contexto, desenvolvemos o VScore (Virtual Screening core), uma plataforma computacional que permite a gestão de grandes projetos de Screening Virtual. O VScore utiliza o AutoDock4 e/ou o AutoDock Vina (1) como ferramentas de docking e inclui várias ferramentas avançadas de criação e gestão de bilbiotecas de compostos químicos. Entre as principais características avançadas estão incluidas a automatização e paralelização de todos os ensaios de docking, bem com a automatização da análise e visualização de resultados e a possiblidade de gerir facilmente grandes bibliotecas de compostos e estruturas 3D de proteínas. O VScore será disponibilizado livremente para a comunidade académica, estando a ser estudado um modelo para desenvolvimento futuro acente num regime de donativos de futuros utilizadores

Suinocultura no Estado de Goiás: aplicação de um modelo de localização

Esta pesquisa teve como principal objetivo a análise da distribuição mais eficiente de granjas suinícolas no Estado de Goiás. O modelo de localização desenvolvido envolveu uma estrutura de programação inteira mista. Os fatores considerados para o objetivo do estudo foram os custos de transporte de grãos (milho e soja) até a granja, o custo de transporte de suínos até o abatedouro e o custo de transporte de carcaça de suíno até o mercado consumidor. Definiu-se como mercado consumidor o próprio Estado de Goiás, o Distrito Federal e os municípios de São Paulo, Rio de Janeiro e Belo Horizonte. Além disso, determinou-se também as ofertas de milho e soja de cada microrregião do Estado de Goiás, e o consumo per capita nacional de carne suína. Considerou-se três cenários, envolvendo níveis distintos de consumo per capita, sendo um o atual e os outros dois determinados de acordo com as perspectivas do setor.<br>The main purpose of this research work was to analyse the most efficient spatial distribution of pig production units in the state of Goiás. The model developed required a mixed integer programming structure. The factors considered in the model were: the grain transportation cost (corn and soybeans) from the source to the production unit, the cost of transporting the animals from the production unit to slaughterhouses and the carcass transportation cost from the slaughterhouse to retailers. The consumption market was spatialy defined as comprising the state of Goiás, the Distrito Federal and the counties of São Paulo, Rio de Janeiro and Belo Horizonte. Moreover, it was determined the supplies of corn and soybeans for each microregion in the state of Goiás and the national per capita pork consumption. Three scenarios, showing different per capita consumption levels, were considered. One of these is the current per capita consumption level and the two other were determined according to sector perspectives