5.3.2 Foldit

Foldit是一个美丽的公开征集，因为它使非专家参与的方式，是乐趣。

Netflix的奖，而令人回味的和明确的，并没有说明的全方位公开征集项目。例如，在Netflix的奖最严重的参与者有多年的统计和机器学习训练。但是，公开征集项目也可能涉及谁没有正式训练，被Foldit，一个蛋白质折叠游戏说明参与者。

蛋白质折叠是通过它的氨基酸链呈现其形状的过程。有更好的理解这个过程，生物学家可以设计与可作为医药特定形状的蛋白质。简化了不少，蛋白质往往会移动到它们的最低能量状态，能够平衡各种推和蛋白（图5.7）内拉的配置。因此，如果研究人员希望预测到了蛋白质折叠会是什么形状，该解决方案听起来很简单：只是尝试所有可能的配置，计算出它们的能量，预测，蛋白质会折叠成能量最低的配置。不幸的是，因为有几十亿，数十亿的潜在配置，涉及尝试所有可能的配置这种暴力方法在计算上是不可能的。即使是最强大的电脑今天和未来的蛮力可预见力只是没有去上班。因此，生物学家已经开发了许多巧妙算法来有效地搜索的最低能量构型。但是，尽管有大量的科学和计算工作量，这些算法完美还远。

图5.7：蛋白质折叠。创建映像并通过“DrKjaergaard”置于公共领域。资料来源： 维基共享资源 。

大卫·贝克和他在华盛顿大学的研究小组正在努力开发更好的计算方法，以蛋白质折叠科学家的社会的一部分。为了跟踪发生了什么事，而他们的算法进行了起动了，贝克和他的小组将偶尔观看屏幕保护程序的可视化他们的算法的进展。虽然看着这些可视化，贝克开始怀疑它是否有可能为人类的过程中提供帮助，并由此开始了Foldit，创意和美丽公开征集(Hand 2010) 。

Foldit接通蛋白质折叠的过程中成任何人都可以玩的游戏。从游戏者的角度看，Foldit似乎是一个难题（图5.8）。玩家都带有蛋白质结构的三维缠结并可以执行操作 - “调整”，“摆动”，“重建”，也就是说改变其形状。通过执行这些操作的玩家改变蛋白质的形状，这反过来又增加或减少他们的评分。关键的是，分数是基于当前构造的能量级别计算;较低的能源结构导致更高的分数。换句话说，比分可以帮助引导玩家，因为他们寻找低能量构型。本场比赛是唯一可能的，因为，就像Netflix的奖的蛋白质折叠预测电影等级也是一种情况，很容易查比生成它们的解决方案。

图5.8：游戏画面，供Foldit。

Foldit优雅的设计使玩家生物化学几乎没有正式的知识由专家设计的最佳算法来竞争。虽然大多数球员都没有特别擅长的任务，还有谁是特殊的球员一些球员和小型团队。事实上，在头对麦芒的竞争来预测10个具体蛋白质的结构，Foldit玩家们能够打败一个国家的最先进的蛋白质折叠算法五次(Cooper et al. 2010)

Foldit和Netflix的奖金在很多方面不同，但它们都涉及到对大于产生容易检查解决方案的开放式电话。现在，我们将看到另一种截然不同的设定相同的结构：专利法。公开征集问题，这个最后的例子表明，它们还可以在那些没有明显服从量化设置来使用。