5.3.2 Foldit

Ang Foldit usa ka dula sa protina nga makapaarang sa dili mga eksperto sa pag-apil sa paagi nga makalingaw.

Ang Netflix Prize, samtang ang evocative ug tin-aw, wala maghulagway sa tibuok nga mga proyekto sa open call. Pananglitan, sa Netflix Prize kadaghanan sa mga seryoso nga mga partisipante adunay mga tuig nga pagbansay sa estadistika ug pagkat-on sa makina. Apan, ang mga proyekto sa open call mahimong maglakip usab sa mga partisipante nga walay pormal nga pagbansaybansay, sama sa gihulagway sa Foldit, usa ka dula nga protina sa protina.

Ang pagtipi sa protina mao ang proseso diin ang usa ka kadena sa mga amino acid nagkinahanglan sa porma niini. Uban sa usa ka mas maayo nga pagsabut sa niini nga proseso, ang mga biologo makahimo sa pagdisenyo sa mga protina sa piho nga mga porma nga mahimo nga gamiton isip tambal. Sa pagpayano sa usa ka gamay nga, ang mga protina lagmit nga mobalhin ngadto sa ilang labing kusog nga pagsumpo sa enerhiya, usa ka pagsulbad nga nagbabag sa nagkalainlaing mga pagduso ug pagbira sulod sa protina (numero 5.7). Busa, kon ang usa ka tigdukiduki gusto nga matagna ang porma diin ang usa ka protina molusot, ang solusyon sayon ​​ra: sulayan lang ang tanang posibleng mga pagsupak, pagkalkulo sa ilang mga kusog, ug pagtagna nga ang protina molusot ngadto sa labing kinaubsan nga pagsumpo sa enerhiya. Ikasubo, ang pagsulay sa tanan nga posibleng mga pagsagol dili mahimo tungod kay adunay mga binilyon ug bilyon nga mga potensyal nga mga pagsagol. Bisan sa labing gamhanan nga mga kompyuter nga mabatonan karon-ug sa umaabot nga kakuyaw nga pwersa dili gayud magtrabaho. Busa, ang mga biologo nakahimo og daghang mga intelektwal nga mga algorithm aron sa hapsay nga pagpangita sa pagsulud sa labing ubos nga enerhiya. Apan, bisan pa sa daghang mga siyentipiko ug komputasyon nga paningkamot, kini nga mga algorithm layo pa sa hingpit.

Figure 5.7: Ang pagpilo sa protina. Image courtesy of "DrKjaergaard" / Wikimedia Commons .

Si David Baker ug ang iyang grupo sa panukiduki sa Unibersidad sa Washington mga bahin sa komunidad sa mga siyentipiko nga nagtrabaho aron sa paghimo sa mga pamaagi sa pagkalkula sa pagtipong sa protina. Sa usa ka proyekto, si Baker ug mga kaubanan nakamugna og usa ka sistema nga nagtugot sa mga boluntaryo sa pagdonar sa wala magamit nga panahon sa ilang mga computer aron matabangan ang pagtanom sa pagkalot sa protina. Agi og balos, ang mga boluntaryo makatan-aw sa usa ka screensaver nga nagpakita sa pagpilo sa protina nga nahitabo sa ilang computer. Daghang mga boluntaryo misulat sa Baker ug sa mga kauban nga nag-ingon nga sila naghunahuna nga mahimo nila ang pagpalambo sa performance sa computer kung mahimo sila nga maapil sa pagkalkulo. Ug sa ingon nagsugod ang Foldit (Hand 2010) .

Ang Foldit mag-usab sa proseso sa pagpilo sa protina ngadto sa usa ka dula nga mahimong dulaon ni bisan kinsa. Gikan sa panglantaw sa player, ang Foldit makita nga usa ka puzzle (numero 5.8). Gipresentar ang mga magdudula sa usa ka tulo-ka-dimensional nga ugat sa istruktura sa protina ug makahimo sa mga operasyon - "mag-tweak," "wiggle," "pagtukod pag-usab" -ang pag-usab sa porma niini. Pinaagi sa pagpahigayon niini nga mga operasyon ang mga magdudula nag-usab sa porma sa protina, nga sa baylo nagdugang o mikunhod sa ilang iskor. Sa kritikal, ang iskor gikalkulo base sa lebel sa enerhiya sa kasamtangan nga pagsumpo; Ang mga pagsupak sa lower-energy mosangpot sa mas taas nga iskor. Sa laing pagkasulti, ang iskor makatabang sa paggiya sa mga magdudula samtang sila nangita alang sa mga pagsupak sa ubos nga enerhiya. Kini nga duwa mahimo lamang tungod kay-sama sa pagtagna sa mga rating sa pelikula sa Netflix Prize-protein nga pagtan-aw usa usab ka sitwasyon diin mas sayon ​​ang pagsusi sa mga solusyon kay sa pagmugna niini.

Figure 5.8: Game screen alang sa Foldit. Gikompirmar pinaagi sa pagtugot gikan sa http://www.fold.it.

Ang elegante nga disenyo sa Foldit makapaarang sa mga magdudula nga walay pormal nga kahibalo sa biokemistika aron makigkompetensiya sa labing maayo nga mga algorithm nga gidisenyo sa mga eksperto. Samtang kadaghanan sa mga magdudula dili kaayo maayo sa buluhaton, adunay pipila ka mga indibidwal nga mga magdudula ug mga gamay nga grupo sa mga magdudula nga talagsaon. Sa pagkatinuod, sa usa ka kompetisyon sa ulohan tali sa mga manlalaro sa Foldit ug mga modernong algorithm, ang mga magdudula nakahimo og mas maayo nga mga solusyon alang sa 5 gikan sa 10 nga mga protina (Cooper et al. 2010) .

Ang mga lihok sa Foldit ug sa Netflix lahi sa daghang mga paagi, apan kining duha naglakip sa bukas nga mga panaw alang sa mga solusyon nga mas sayon ​​sa pagsusi kaysa makamugna. Karon, atong makita ang sama nga gambalay sa lain na usab nga lain nga kahimtang: patente nga balaod. Kining katapusang pananglitan sa usa ka bukas nga sulud nga suliran nagpakita nga kini nga pamaagi mahimo usab nga gamiton sa mga kahimtang nga dili klaro nga mahimo sa pag-isip.