图数据库技术结合药物开发测试结果显示：原需一年多的运算量可用数天实现

Posted 2021-04-29 斯坦福青岛研究院

由斯坦福青岛研究院组织的图结构大数据技术支撑新一代药物开发平台测试工作告一段落。该测试旨在应用硅谷Objectivity公司的图数据库管理技术，处理药物开发中遇到的海量数据分析问题。本月上旬，研究院CEO黄砚农博士专程前往硅谷Objectivity公司总部，与Objectivity公司CEO Jay Jarrell先生、技术副总Brian Clark先生会晤，核查测试结果，商议推进Objectivity技术向中国市场后续步骤等问题。

此前，Objectivity公司独家授权斯坦福青岛研究院组建Objectivity China，引进源代码，实现国家国家自主可控战略，同时确保技术的成熟性。 是基于对后者在丰富的技术储备和广泛的市场资源等方面的充分信赖。

 

图： 左： Objectivity公司技术副总Brian Clark； 上：Objectivity公司 CEO Jay Jarrell； 右： 研究院CEO黄砚农博士

测试结果

核查结果表明测试完全达到预期各项技术指标。这意味着： 图数据库技术，能把原本需要1年3个月的时间处理的复杂数据分析问题缩短到数天时间内完成 ；缩短前期药物开发时间，节省成本。

 

给定一个蛋白质及一个小分子，两者间的“对接度”可以通过一个算法计算得出，对接度确定一个小分子对一个蛋白质靶点的“活性度”。分子生物学开发药物的一个重要步骤是找出所有与蛋白质有活性的小分子。由于小分子数量巨大，通过传统方法，即使使用逾千核的计算机集群，蛋白质小分子对接算法通常会耗时数以年计。这不仅意味着大量计算资源付出，也不满足科学实验流程中试错优化、快速迭代的需求。

 

通过抽样计算蛋白质与小分子的对接关系、抽样计算小分子间相似关系，采用图结构数据处理技术进行推演，节省时间、资金、人力等关键资源。

关于Objetctivity

硅谷Objectivity公司是图结构大数据处理领域的国际领军企业，三十年来研发的技术，具有高并发性、高扩展性、高效率和部署灵活的特点。Objectivity公司客户遍及电信、金融、制造、互联网、医疗健康等行业，其中包括众多世界500强企业，取得了很好的应用效果和经济效益。在海洋探测领域，Objectivity一直为跨国公司如斯伦贝谢、CGG等提供核心海量数据处理技术。

11月25日，斯坦福青岛研究院与Objetctivity公司与进行了海外在线电话会谈，对该项目感兴趣的投资机构、技术需求方、与合作伙伴共同参加了本次会谈。Objectivity公司技术副总Brian Clark先生介绍了该公司相关的背景情况，虽然“图数据”这个名词是近些年兴起，但是Objectivity公司开展这项工作已有30余年的时间，其主要是针对不同来源数据的复杂实时关联分析、应用场景分析、关系处理及计算，例如：自动化管理、社交媒体的关联分析等。

 

图：11月25日会议现场

图结构数据可用于多种场景，如科学计算应用场景：油、汽在海底的分布监测，地震声波的检测等；多方冗杂数据的实时关联融合：涉及海、陆、空多场景的数据传感，进行实时融合，从而用关联分析做出决策。

 

Objectivity公司图结构技术在应用场景下不仅能够进行正向的关联关系分析，还能够根据分析数据的记忆开展反向关联关系分析，并且计算时间更加的迅速，会议上，Objectivity公司总工程师Darren Wood先生进行了现场测算，模拟分子关联计算时间仅需要5秒钟以内。

 

图： Darren Wood先生展示测算过程

图结构数据优势

通过会议的远程现场测试，Darren Wood先生解释图结构数据技术优势如下：

（1）设备要求低

用最普通的处理器即可以进行操作。

（2）数据处理时间短、反应速度快

最普通的处理器在25秒内能完成的冗杂数据的实时关联分析，专业化处理器的完成时间更可压缩在10秒内。

（3）扩展性能良好、结果自动存储

便于后期测试的数据调取及多方向关联关系的分析。

 

以小分子数据之间关联关系的深度关联分析为例，小分子数据集包含小分子信息以及小分子间相似性关联信息；蛋白质靶点数据集包含蛋白质靶点信息以及蛋白质靶点间相似性关联信息；蛋白质靶点和小分子间的直接活性关联通过计算获得，并储存在活性数据库里。蛋白质靶点和小分子间的所有潜在活性关系分析旨在挖掘蛋白质靶点和小分子间，通过小分子间相似性关联、蛋白质靶点间相似性关联、以及蛋白质靶点和小分子间的直接活性关联构成的深度关联分析。汇集230亿量级的小分子深度关联分析Objectivity仅需要5秒。

 

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