Многоагентная P2P Grid-инфраструктура для развития нанобиотехнологий

те, без каких-либо средств принудительного гидравлического перемещения взвеси. Развиваемый подход, основанный на использовании собственного движения клеток для регистрации их реакций, сначала позволил определять концентрацию подвижных микроорганизмов, а затем их распределение по пространству кюветы.

Выводы: В статье описаны новые виды аппаратных средств и методы обработки информации, позволившие наглядно за счет регистрации локомоций микроорганизмов отразить изменение структуры популяции инфузорий при различных видах таксисов. Методы и средства могут быть применены в области биотехнологии, токсикологии, экотокосико-логии, биотестирования.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Shapiro H. M. Practical Flow Cytomerty (2-nd Edition). New York: Alan R. Liss Inc. 1988.

2. Биосенсорные системы в медицине и экологии/ Захаров И.С., Пожаров А.В., Гурская Т.В, Финогенов А.Д., - СПб: СПбГУТ, 2003.

3. Усанов Д.А., Скрипаль А.В. Способ биотестирования токсичности водной среды, Патент РФ №2123693, Бюл. изобр. №35.

4. Попечителев Е.П., Чигирёв Б.И. Комплекс для исследования динамики развития микроорганизмов // Приборы для контроля окружающей среды и биоинформации. Минвуз: Сб. ЛЭТИ. - Л., 1979. - С. 85-89.

5. Ogawa, N., Oku, H., Hashimoto, K., Ishikawa, M., 2005.Microrobotic visual control of motile cells using high-speed tracking system. IEEE Trans, Robotics 21(4), P. 704-712.

6. Скибенко В.В. Методы и устройства для определения подвижности микроорганизмов при оценке активности активности химических соединений. - М., 1982 (Хим. - фарм. Пром-сть: Обзорная инф. ЦБНТИ, вып. 6).

7. P.G. Wells, C. Blaise, Microscale Testing in aquatic Toxicology.1998.

8. Ковалевская А.С., Казанцева А.Г., Голядкин С.В., Петрова Д.И. Определение токсичности водных сред по реакции гальванотаксиса // Известия СПбГЭТУ. Сер. «Биотехнические системы в медицине и экологии». - 2006. - №3. - С. 73-77.

9. Завгородний А.В. Алгоритмическое обеспечение программно-аппаратного комплекса для определения концентрации подвижных микроорганизмов // Известия СПбГЭТУ. Сер. «Биотехнические системы в медицине и экологии». - 2008. - №2. - С. 55-62.

УДК 004.274+004.932

А.С. Писарев

МНОГОАГЕНТНАЯ P2P GRID-ИНФРАСТРУКТУРА ДЛЯ РАЗВИТИЯ НАНОБИОТЕХНОЛОГИЙ*

В настоящее время в соответствии с ФЦП "Развитие инфраструктуры наноиндустрии Российской Федерации на 2008-2010 годы" актуальным направлением является развитие информационно-аналитической составляющей инфраструктуры наноиндустрии. В данной работе рассматривается опыт многоагентого подхода при создании электронной сервисной инфраструктуры для молекулярно-биологических систем (е-СИМБИОС). Создавае-

Работа выполнена при частичной поддержке гранта института здоровья США КЯ07801, гранта Нидерландского научного общества и РФФИ 047.011.2004.013, гранта РФФИ 08-07-90001-Бел_А

мая киберинфраструктура нанобиотехнологий в образовательных учреждениях РФ, США, Голландии способствует созданию механизмов международной интеграции и формированию механизмов повышения конкурентоспособности российских образовательных учреждений в области нанотехнологий и наноиндустрии.

В биологии доля визуальной информации составляет порядка 70 % всех получаемых данных. В последние годы широкое применение компьютеров и устройств для цифрового ввода изображений привело к накоплению большого объема данных. Таким образом, разработка киберинфраструктуры нанобиотехнологий для распределенной обработки и анализа визуальной информации является важной задачей для компьютерной биологии (A.Pisaiev et al., 2005; A.Pisarev et al., 2003).

Актуальность задачи обусловлена также тем, что в настоящее время при огромном интересе к технологиям, использующим распределенные и параллельные вычисления (RPC, CORBA, RMI, XML-RPC, SOA, MPI, FIPA,GRID и др.), существует явный разрыв между значительным количеством реализованных систем и практическим отсутствием общепризнанной методологии и технологии создания на их основе интегрированной адаптивной киберинфраструктуры с элементами самоорганизации.

Под адаптивной киберинфраструктурой с элементами самоорганизации в проекте понимается многоагентная система, интегрированная с гетерогенными системами распределенных вычислений и хранения данных, способная совершенствовать свою структуру и алгоритмы функционирования без непосредственного участия человека для скоординированного достижения поставленных целей в условиях неопределенной и динамично изменяющейся среды.

Несмотря на то, что ряд исследовательских групп во всем мире уже несколько лет работает над этой проблемой и существует несколько подходов, основанных на различных парадигмах, пока не получивших всеобщего признания, остается ряд нерешенных вопросов в области методологии и технологии разработки.

Перечисленные выше технологии в настоящее время не могут обеспечить необходимый уровень семантической интеграции, устойчивости к отказам, требуемые характеристики времен ответа, готовности систем и эффективность комплексной распределенной обработки изображений и моделирования. Необходимо развитие методологии и технологий для описания, обнаружения, композиции, мониторинга, управления и адаптации распределенных сервисов. В GRID-сообществе основное внимание уделяется интероперабельной инфраструктуре и инструментарию, обеспечивающему безопасное и надежное разделение ресурсов внутри динамических и географически распределенных виртуальных организаций. В агент-сообществе основные интересы определяют вопросы скоординированного взаимодействия автономных агентов, которые могут гибко оперировать в неопределенных и изменяющихся условиях. Интеграция концепций CORBA, RMI, SOA, OGSA, REST с многоагентным подходом позволяет реализовать свойства адаптации и самоорганизации в создаваемой киберинфраструктуре.

При разработке е-СИМБИОС были сформированы методология и технология создания адаптивной многоагентной киберинфраструктуры с элементами самоорганизации для распределенной обработки изображений и компьютерного моделирования в области по-стгеномной системной биологии. Были расширены логический и онтологический уровни методологии IDEF, разработаны инструментальные средства на основе технологии MVC и ПЕГАС/ ГРАФИТ [T. Gavrilova et al. ,2000].

Обоснованность применения многоагентного подхода подтверждается также результатами анализа характеристик проблемных сред [S.Russel et al., 2006]. На основе методов интеллектуального анализа были получены обобщающие классификационные правила, применение которых к информационным системам в предметных областях с такими свойствами, как частично наблюдаемая, стохастическая, последовательная, динамическая, дис-

кретная, позволяет классифицировать подход к формированию киберинфраструктуры как многоагентный. В частности, методами ассоциативных правил и решающих деревьев было получено одинаковое условие применения многоагентного подхода: «Если проблемная среда стохастическая И ЕСЛИ проблемная среда дискретная ТО многоагентная система».

Многоагентная информационная система на основе e-СИМБИОС и FlyEx (рис.1) включает: агенты распределенной обработки и анализа (OLAP- On Line Analytical Processing), агенты координации взаимодействий (CA - Coordination Agent), агенты доступа к базам данных (DBA - Data Base Agent), сервер загрузки данных (DS - Download Server), серверы обработки изображений (ISA - Image Server Agent), агенты интерфейса пользователей (UIA - User Interface Agent, NLP - Natural Language Processing), адаптеры протоколов (XML/RPC,SOA,REST) (рис.2).

Рис. 1. Многоагентная P2P GRID-архитектура

Информация об агентах и их функциях содержится в базе данных агента координации взаимодействий (CA). Для обеспечения актуальности информации о конфигурации системы все агенты регистрируется у CA, уведомляют CA о плановом отключении или при обнаружении нефункциональности сервисов контрагентов, обновляют информацию о конфигурации системы путем передачи сообщений CA об изменениях текущей нагрузки, СА выполняет мониторинг функциональности системы и уведомляет зарегистрированных агентов об изменениях в конфигурации системы путем посылки сообщений по протоколу HTTP, а администратора системы - по e-mail или SMS.

Взаимодействие агентов не является статическим, а динамически реорганизуется и обеспечивает самореконфигурацию системы. Это свойство позволяет расширять функциональность системы в процессе работы и повышать эффективность ее использования.

Рис. 2. Интерфейсы между компонентами е-СИМБИОС

При интеграции разнородных информационных и вычислительных ресурсов в качестве основных были применены технологические подходы REST и SOA. При распределенном выполнении сложных сценариев с высокой степенью параллелизма применяется передача сообщений между агентами с логическими указателями на данные, что позволяет повысить производительность обработки изображений и данных.

Использование агентов позволило на принципах одноранговых P2P-сетей создать не требующий выделенных серверов для узлов и облегченный по сравнению с EGEE/RDIG вариант GRID-инфраструктуры.

Инфраструктура е-СИМБИОС применяется для on-line распределенной обработки и анализа биологических изображений, хранимых в файловых системах и базах данных FlyEx [A.Pisarev et al.,2006; E. Poustelnikova et al., 2004], число ежедневных запросов к которым составляет более 1.5 тысяч, в том числе из отечественных и зарубежных образовательных и научных учреждений.

E-СИМБИОС разработан как открытая система, которая легко позволяет добавлять новые методы обработки и анализа и интегрировать возможности, предоставляемые отдельными инструментальными системами обработки изображений. Архитектура системы базируется на многоагентной технологии и позволяет интегрировать данные и методы их обработки, расположенные за FireWall и Proxy servers. Средства обеспечения безопасности функционирования включают контроль по IP адресам, паролям, HTTPS протокол и дополнительное шифрование.

E-СИМБИОС может быть использован локально или для организации сотрудничества исследователей из различных лабораторий в режиме on-line через Интернет. Реализованы как базовые операции с изображениями (масштабирование, вырезка прямоугольных областей, фильтрация по интенсивности, увеличение контрастности и др.), так и проблемноориентированные операции (создание комбинированных изображений из нескольких серых изображений, получаемых со сканирующего микроскопа, наложение масок, удаление

фона, регистрация, временная классификация). В настоящее время е-СИМБИОС применяется для обработки и анализа изображений паттернов экспрессии генов мушки дрозофилы,

полученных с помощью сканирующего конфокального микроскопа.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. А. Pisarev, M. Blagov, E. Poustelnikova, E. Myasnikova, M. Samsonova. A system for on-line processing and analysis of images of gene expression patterns (2005). Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. - Vol. 15, - №2, - P. 432-435.

2. A. Pisarev, E. Poustelnikova. Laboratory information management system for on-line processing and analysis of images of gene expression patterns (2006). Proceedings of the Saint-Petersburg International Workshop on NanoBiotechnologies, November 27-29, 2006, Saint-Petersburg, Russia, P. 97-98.

3. A. Pisarev, E. Poustelnikova, M. Samsonova, P. Baumann. Mooshka: a system for management of multidimensional gene expression data in situ (2003). Information Systems. - Vol. 28. - № 4. - P. 269-285.

4. E. Poustelnikova, A. Pisarev, M. Blagov, M. Samsonova, J. Reinitz (2004). A database for management of gene expression data in situ. Bioinformatics, 20: 2212-2221.

5. T. Gavrilova, V. Horoshevsky. Knowledge bases of intellectual systems (2000). - SPb.: Piter, -2000, - 384 p.

6. S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (2006). Prentice Hall -2006, - 1057 p.

УДК 539.1:[577.127.4:543.42]

Р.С. Насибуллин, Р.Р. Шарафутдинова ИССЛЕДОВАНИЕ КОМПЛЕКСА КВЕРЦЕТИН-ФОСФАТИДИЛХОЛИН

Флавоюиды являются биоактивными соединениями растительного происхождения, обладающими широким спектром активности. В настоящее время выделено и идентифицировано свыше 8000 молекул этого класса и это количество непрерывно увеличивается [1-3]. Они проявляют противомикробную, противоаллергическую, противовирусную и другие виды активности [4-6]. Они также способны нейтрализовывать гидроксильные радикалы. [7].

Исследователи отметили свыше 40 видов биологической активности флавоноидов. Тем не менее, в литературе содержится мало сведений о молекулярном механизме действия этой группы соединений на клеточные мембраны, а место их локализации является предметом дискуссии.

В предыдущих работах было показано, что сопряженные системы, какими являются и флавоноиды, образуют комплексы с клеточными фосфолипидами посредством системы п-электронов [8, 9]. Такой механизм комплексообразования дает возможность объяснить сохранение биологической активности при значительных изменениях заместителей, когда возникают стерические препятствия для сближения активных центров на расстояние, необходимое для образования водородной связи. В данной работе приводятся результаты, касающиеся комплекса, образующегося за счет взаимодействия п- системы электронов ароматических циклов 3,5,7,3',4'- пентаоксифлавонола (кверцетин) с холиновой группой клеточного фосфатидилхолина (ФХ) (рис. 1).

Материалы и методы. Исследование взаимодействия кверцетина с лецитином проводилось методами квантовой химии и ЯМР-спектроскопии на ядрах 13С и 1Н.