5.3.2 Foldit
Foldit mao ang usa ka matahum nga bukas tawag tungod kay kini makahimo sa non-eksperto sa pag-apil sa usa ka dalan nga mao ang makalingaw.
Ang Netflix Prize, samtang evocative ug tin-aw, dili sa paghulagway sa bug-os nga-laing mga bukas nga mga proyekto nga tawag. Pananglitan, diha sa Netflix Prize sa kadaghanan sa mga seryoso nga mga partisipante may mga tuig sa pagbansay sa statistics ug sa machine sa pagkat-on. Apan, ang mga proyekto bukas tawag mahimo usab nga naglakip sa mga partisipante nga walay pormal nga pagbansay, sama sa gihulagway sa Foldit, ang usa ka protina pagkiyugpos duwa.
Protina nga pagkiyugpos mao ang proseso diin ang usa ka kadena sa amino acid nga makakuha sa iyang porma. Uban sa usa ka mas maayo nga pagsabot sa proseso, ang mga biologo nga pagdesinyo protina uban sa piho nga mga porma nga magamit ingon nga medisina. Pagpasayon na sa usa ka gamay, protina tambong sa pagbalhin sa ilang labing ubos nga enerhiya kontorno, usa ka porma nga nagbalanse sa nagkalain-laing mga ginaduso ug hawa sa sulod sa protina (Figure 5.7). Busa, kon ang usa ka tigdukiduki nga gusto sa pagtagna unsa ang porma ngadto sa nga sa usa ka protina nga pilo, ang solusyon tunog yano nga: lang sa pagsulay sa tanang posible nga mga porma, pagkalkulo sa ilang kusog, ug nagtagna nga ang protina pilo ngadto sa labing ubos nga kontorno enerhiya. Ikasubo, kini nga kabangis nga paagi nga naglangkit sa naningkamot sa tanan nga posible nga porma mao ang computationally mahimo tungod kay adunay mga binilyon ug binilyon sa potensyal porma. Bisan sa labing gamhanan nga mga computer nga anaa karon-ug sa umaabot-kabangis lang dili sa pagtrabaho. Busa, ang mga biologo nga og daghan nga mga tawong utokan algorithms sa pagkamasangputon sa pagpangita sa labing ubos nga kontorno enerhiya. Apan, bisan pa sa kaylap nga kantidad sa siyensiya ug computational paningkamot, kini nga mga algorithms pa sa halayo gikan sa hingpit.
Figure 5.7: Protina pagkiyugpos. Image gibuhat ug gibutang ngadto sa publiko nga domain sa "DrKjaergaard". Source: Wikipedia .
Nga si David Baker ug ang iyang research nga grupo sa University sa Washington mao ang bahin sa katilingban sa mga siyentipiko nga nagtrabaho sa pagpalambo sa mas maayo computational pamaagi sa protina pagkiyugpos. Aron sa pagsubay sa unsay nahitabo samtang ang ilang mga algorithms mga cranking, ang Baker ug ang iyang grupo nga usahay motan-aw sa usa ka screen-Saver nga Nahanduraw sa pag-uswag sa ilang mga algorithms. Samtang nagtan-aw niini nga mga visualizations, Baker nagsugod sa paghunahuna kon kini nga posible alang sa mga tawo aron sa pagtabang sa sa proseso, ug sa ingon misugod Foldit, nga usa ka mamugnaon ug matahum nga bukas tawag (Hand 2010) .
Foldit turns sa proseso sa protina nga pagkiyugpos ngadto sa usa ka duwa nga mahimong nanaghoni sa bisan kinsa. Gikan sa panglantaw sa mga player, Foldit makita nga usa ka puzzle (Figure 5.8). Players nga gipresentar sa usa ka tulo-ka-dimensional maglamboray sa protina gambalay ug makahimo operations- "tweak", "magkisikisi", "magtukod pag-usab" -nga-usab sa iyang porma. Pinaagi sa pagpahigayon niini nga operasyon players sa pag-usab sa porma sa protina, nga sa pagtaas baylo o pagkunhod sa ilang score. Kritikal, ang iskor nga kalkulado base sa enerhiya-ang-ang sa sa kasamtangan nga kontorno; porma sa ubos nga-enerhiya moresulta sa mas taas nga puntos. Sa laing mga pulong, ang score makatabang sa paggiya sa mga players nga sila sa pagpangita alang sa mga porma sa ubos-enerhiya. Kini nga duwa mao ang lamang posible tungod kay-sama pagtagna ratings movie sa Prize-protina nga pagkiyugpos Netflix mao usab ang usa ka sitwasyon diin kini mao ang mas sayon sa pag-check solusyon kay sa pagmugna kanila.
Figure 5.8: Game screen alang sa Foldit.
elegante nga design ni Foldit makahimo sa players uban sa gamay nga pormal nga kahibalo sa biokemistriya sa makigkompetensiya sa mga labing maayo nga algorithms nga gidisenyo sa mga eksperto. Samtang kadaghanan sa mga players dili maayo sa buluhaton, adunay pipila ka mga players ug sa gagmay nga mga grupo sa mga players nga mga talagsaon. Sa pagkatinuod, sa usa ka ulo-sa-ulo sa kompetisyon sa pagtagna sa gambalay sa 10 ka piho nga mga protina, Foldit players makahimo sa pagpamospos state-of-the-art nga protina nga pagkiyugpos algorithms sa lima ka higayon (Cooper et al. 2010) .
Foldit ug sa Netflix ganti mao ang lain-laing mga sa daghang paagi, apan sila duha naglakip sa bukas nga panawagan alang sa mga solusyon nga mas sayon sa pagsusi kay sa pagmugna. Karon, atong makita sa sama nga gambalay sa pa sa laing kaayo nga lain-laing mga kahimtang: balaod sa patente. Kini nga katapusan nga panig-ingnan sa usa ka bukas nga problema tawag nagpakita nga sila usab nga gamiton sa engaste nga dili klaro nga uyon sa quantification.
