5.3.2 Foldit

Foldit mutaxassis bo'lmagan mutaxassislarga qiziqarli tarzda ishtirok etishga imkon beradigan oqsillarni yig'uvchi o'yin.

Netflix mukofoti, aniq va ravshan bo'lsa-da, ochiq-qidiruv loyihalarining to'liq hajmini aks ettirmaydi. Misol uchun, Netflix mukofotiga jiddiy ishtirokchilarning ko'pchiligi statistik va mashinani o'rganish bo'yicha ko'p yillik tajribaga ega edi. Ammo ochiq loyihalar bo'yicha loyihalar, shuningdek, Foldit tomonidan tasvirlangan oqsil-katlama o'yini ko'rsatganidek, rasmiy ta'limga ega bo'lmagan ishtirokchilarni ham jalb qilishi mumkin.

Proteinni katlama jarayoni bu jarayon orqali amino kislotalar zanjirini shakllantiradi. Ushbu jarayonni yaxshiroq tushunish bilan biologlar oqsillarni dori vositalar sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan maxsus shakllar bilan bezashlari mumkin edi. Biroz soddalashtiradigan oqsillar, ularning eng past energiyali konfiguratsiyasiga o'tishga moyil bo'lib, turli bosimlarni muvozanatlashtiradi va oqsilni tortib oladi (5.7-rasm). Shunday qilib, agar tadqiqotchi protein oqimi shaklini oldindan taxmin qilmoqchi bo'lsa, undagi yechim oson bo'ladi: faqat barcha mumkin bo'lgan konfiguratsiyalarni sinab ko'ring, energiyasini hisoblang va oqsil eng kam energiyali konfiguratsiyaga o'tsin deb taxmin qiling. Afsuski, barcha mumkin konfiguratsiyalarni hisoblash imkonsizdir, chunki milliardlab milliardlab potentsial konfiguratsiyalar mavjud. Bugungi kunda mavjud bo'lgan eng kuchli kompyuterlar bilan ham - yaqin kelajakda - qo'g'irchoq kuchlar ham ishlamaydi. Shu sababli, biologlar kam energiyali konfiguratsiyani samarali ravishda qidirish uchun juda ko'p aqlli algoritmlarni ishlab chiqdilar. Ammo, katta miqdordagi ilmiy va hisoblash harakatlariga qaramasdan, ushbu algoritmlar hali mukammal emas.

5.7-rasm. Proteinni katlama. "DrKjaergaard" ning rasmlari / Wikimedia Commons .

Devid Baker va uning Vashingtondagi universitetidagi tadqiqot guruhi oqsillarni katlama uchun hisoblash yondashuvlarini yaratish bo'yicha ishlaydigan olimlar jamoasi tarkibiga kirgan. Bir loyihada, Baker va uning hamkasblari ko'ngillilarning kompyuterlarda simulyatsiya qilishda yordam berish uchun foydalanilmaydigan vaqtni xayr-ehson qilishga imkon beruvchi tizim ishlab chiqdilar. Buning evaziga, ko'ngillilar o'zlarining kompyuterida sodir bo'lgan oqsillarni kattalashishini ko'rsatadigan ekran pardasini tomosha qilishlari mumkin edi. Ushbu ko'ngillilarning ba'zilari Beyker va uning hamkasblariga, agar ular hisobga jalb etilsa, kompyuterning ish faoliyatini yaxshilashlari mumkin bo'lgan fikrlarini aytib berishgan. Shunday qilib, Foldit (Hand 2010) boshlandi.

Foldit oqsillarni yig'ish jarayonini har kim tomonidan o'ynashi mumkin bo'lgan o'yinga aylantiradi. O'yinchining nuqtai nazari bo'yicha, Foldit jumboq (rasm 5.8) kabi ko'rinadi. Aktyorlar uch o'lchamli oqsil tuzilmalari bilan ta'minlangan va operatsiyalarni bajarishi mumkin - "chikish", "chayqash", "qayta tiklash" - shaklini o'zgartirish. Ushbu operatsiyalarni bajarish orqali o'yinchilar oqim shaklini o'zgartiradilar, bu esa o'z navbatida ularning skorini oshiradi yoki kamaytiradi. Tanqidiy jihatdan hisob hozirgi konfiguratsiyani energiya darajasiga qarab hisoblab chiqiladi; kam energiyali konfiguratsiyalar yuqori balllarga olib keladi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, ballar o'yinchilarni kam energiyali konfiguratsiyalarni izlashga yordam beradi. Ushbu o'yin faqatgina Netflix Prize-protein qatlamida kino reytinglari kabi, ayni paytda ularni ishlab chiqarishdan ko'ra echimlarni tekshirish osonroq bo'lganligi kabi, ham mumkin.

Shakl 5.8: Foldit uchun o'yin ekrani. Http://www.fold.it saytidan ruxsat olish yo'li bilan qayta ishlab chiqilgan.

Folditning oqlangan dizayni mutaxassislar tomonidan yaratilgan eng yaxshi algoritmlar bilan raqobatlasha oladigan biokimyo haqida kam ma'lumotli o'yinchilarga imkon yaratadi. Ko'pgina futbolchilar vazifada yaxshi bo'lmasa-da, bir nechta individual futbolchilar va kichik futbolchilar to'plami bor. Aslida, Foldit o'yinchilari va zamonaviy algoritmlarning bosh-to-raqobatida o'yinchilar 10 ta oqsildan 5 tasi uchun yaxshiroq echimlar yaratdilar (Cooper et al. 2010) .

Foldit va Netflix mukofoti ko'p jihatdan farq qiladi, lekin ular ikkalasi ham ishlab chiqarishdan ko'ra osonroq echimlarni topish uchun ochiq chaqiruvlarni o'z ichiga oladi. Keling, bir xil strukturani yana boshqa bir xil sharoitda ko'rishimiz mumkin: patent qonuni. Ochiq chaqiruv muammosining bu so'nggi misoli, bu yondashuv miqdordan aniqlash uchun mos bo'lmagan sozlamalarda ham qo'llanilishi mumkinligini ko'rsatadi.