Predictor@home ist ein Welt-Gemeinschaftsexperiment und -bemühung, verteilte Welt-breit-Netzfreiwilligerbetriebsmittel zu benutzen, um eine Supercomputer zusammenzubauen, die fähig ist, Proteinstruktur von der Proteinreihenfolge vorauszusagen . Unsere Arbeit ist angestrebte Prüfung und neue Algorithmen Auswertens und Methoden des Proteins strukturieren Vorhersage. Wir führten vor kurzem solche Tests im Kontext des 6. halbjährlichen Experimentes CASP (kritische Einschätzung der Techniken für Proteinstrukturvorhersage) durch und müssen jetzt diese Entwicklung und die Prüfung mit Anwendungen zu den realen biologischen Zielen fortsetzen. Unser Ziel ist, diese Annäherungen zusammen mit der unermeßlichen Computerleistung zu verwenden, die durch das Internet und die Freiwilliger auf der ganzen Erde vorgespannt werden kann (Sie!) kritische biomedizinische Fragen der Protein-in Verbindung stehenden Krankheiten adressieren. Predictor@home ist ein Versuchsprojekt der geöffneten Infrastrukturs Berkeley für das Netzrechnen.

Warum sagen Sie Proteinstruktur voraus?

Der Anschluß zwischen Proteinstruktur [ die dreidimensionale Einteilung der chemischen Funktionalitäten, die Palette der Natur von 20 natürlichen Aminosäuren enthalten, die die Grundlage für alle Chemikalie bilden, die in lebenden organismen verarbeitet ] und Proteinreihenfolge [ der eindimensionale Ausdruck der chemischen Verschiedenartigkeit der molekularen Organisation, die Natur in den einzelnen Genen ausdrückt, die das Genom bestehen ], bleibt als eine der Premierherausforderungen zu den Physikern, zu den Chemikern, zu den Biologen und zu den Informationen und zu den Informatikern heute. Diese Herausforderung ist resultierend aus unseren neuen Fortschritten in den Methodenlehren, alle Gene der gesamten organismen, einschließlich des menschlichen Genoms aufzuklären besonders kritisch, das Partnering dieser Gene zu kennzeichnen, wenn sie zellulare Prozesse, wie in den zellularen Netzen und in der gut eingerichteten Verbindung zwischen der dreidimensionalen Struktur eines Proteins und seiner biochemischen Funktion steuert.

Molekulare Wissenschaftler haben bedeutenden Fortschritt gebildet, wenn sie diese Herausforderung durch die Entwicklung der grundlegenden Theorien adressierten, die das Verhältnis zwischen der chemischen Verschiedenartigkeit der Proteinreihenfolgen und der Energielandschaft vorgeschrieben durch diese Verschiedenartigkeit beschreiben. Die Energielandschaftstheorie stellt einen Rahmen nicht nur für das Rationalisieren und die vorhandenen und neuen Experimente predicting/suggesting aber für die Entwicklung der rechnerisch gegründeten Algorithmen zum Voraussagen der Struktur der unbekannten Proteine zur Verfügung, die auf ihrer Reihenfolge alleine basieren. Diese Tätigkeit, bekannt als Proteinstrukturvorhersage, ist jetzt ein Beschriftungsbereich der Forschung, die Wissenschaftler mit verschiedenem Training und der Sachkenntnis zusammenbringt, die von Physik zu Informatik und Biologie reicht. Die Zielsetzung dieser Tätigkeit ist sich zu entwickeln, zu prüfen und verbinden Methoden auf direkt zuzutreffen Proteinreihenfolgen mit ihrer dreidimensionalen Struktur.

Was Proteinstruktur-Vorhersagebemühungen sind fortwährend?

Das Unternehmen der Proteinstrukturvorhersage ist jetzt während der Gemeinschaft der biophysikalischen Wissenschaftler weitverbreitet; jedoch ist Arbeit in diesem Bereich und rechnerisch intensiv in hohem Grade kompliziert. Vor in einer Bemühung, die Entwicklung zu unterstützen, Einschätzung des Fortschritts und kritischer Bericht dieses Feldes eine Bemühung bekannt als die kritische Einschätzung der Techniken für Proteinstrukturvorhersage (CASP) [ Sie können erlernen mehr über, wem Proteinstrukturen, die CASP-Organisation und Geschichte voraussagt und neuer Fortschritt auf dem Gebiet durch das Besuchen der CASP-Web site an http://predictioncenter.llnl.gov/casp6 ] ungefähr zwölf Jahren eingeleitet wurde. Die Funktion dieser Bemühung war, Zielreihenfolgen für die blinde Vorhersage der Proteinstruktur von der Reihenfolge zur Gemeinschaft der Proteinstrukturkommandogeräte auf einer halbjährlichen Grundlage, zum Serve als Plattform für Gemeinschaftsbericht und Diskussion über Fortschritte in den Strukturvorhersagemethoden zur Verfügung zu stellen. Wir trugen vor kurzem das 6. halbjährliche CASP "Übung" ein, viele von uns in diese Bereichsansicht dieses als Konkurrenz bearbeitend, unsere besten Vorhersagemethoden und -bemühungen vorzubringen. Diese Konkurrenz bezieht gewöhnlich 3-4 Monate Dizzying Geistes- (und elektronische) Anstrengung während des Sommers (Mai bis September, gewöhnlich) um Vorhersagen für 50-70 unbekannte Proteinstrukturen abzuziehen mit ein. Die Resultate der Kommandogeräte werden im Fall analysiert und die Strukturen werden freigegeben und die Vorhersagen werden bei der CASP-Sitzung nach der "Vorhersagejahreszeit" festgesetzt.

Was ist die Natur unserer Vorhersagebemühung?

Wir haben eine Mannschaft der Wissenschaftler zusammengebaut, um unterschiedliche Aspekte der Proteinstrukturvorhersage für die vorhergehenden zwei CASP-Übungen und wieder für das fortwährende Experiment zu erforschen. In der Vergangenheit haben wir unsere Bemühungen auf das Adressieren der grundlegenden algorithmischen und/oder wissenschaftlichen Fragen gerichtet, die auf Proteinstrukturvorhersage bezogen werden und haben unsere Zielsetzungen während jener Vorhersageperioden auf die prüfenhypothesen betreffend sind die Natur des Vorhersageproblems verwiesen. Eins der Themen, das in jedem dieser Versuche anwesend gewesen ist, ist der Wert des Berechnungsmusterstückes der Proteinkonfigurationen gewesen, wenn es nach dem korrekten suchte, funktionell relevant, Struktur.

Während der 2004 CASP "Jahreszeit" konzentrierten wir direkt auf die Frage des conformationalmusterstückes und ob, mit Vermehrung unserer früheren Methoden und Algorithmen durch Aufträge von rechnerischenergie der Größe, wir unsere Fähigkeit erheblich verbessern können, Proteinstruktur vorauszusagen. um diese Zielsetzung zu erzielen haben wir eine "Strukturvorhersagesupercomputer zusammengebaut", die auf freiwillig erbotenen Betriebsmitteln basiert (der unbenutzte Computer macht auf Ihre Heimcomputer) einen Kreislauf durch und dem verteilten Rechnen mit dem Welt-breit-Netz. Unsere Welt-Gemeinschaftsbemühung, grundlegende Probleme Proteinstrukturvorhersage (Predictor@home) zu adressieren ist anderen Bemühungen, neue Drogen zu entdecken, um Krankheiten wie Hilfsmittel zu behandeln (FightAIDS@home), nach extra-terrestrial Intelligenz (SETI@home) zu suchen und die körperlichen Prozesse der Proteinfalte (Folding@home) zu erforschen ähnlich. um diese wichtigen Zielsetzungen zu erzielen, Voraussagenproteinstruktur, um Verbindungen und Ziele zu den neuen Krankheitbehandlungen zur Verfügung zu stellen, benötigen wir Ihre Teilnahme!

Was ist der unterschied zwischen Predictor@Home und Folding@Home, beide scheinen, die gleichen Ziele zu haben?

Proteinstrukturvorhersage fährt von einer Reihenfolge der Aminosäuren ab und versucht, gefaltet, das Arbeiten, die Form des Proteins vorauszusagen entweder ein priori d.h. in Ermangelung des ausführlichen strukturellen Wissens, oder durch Homologie mit bekannter, aber nicht identischer anderer, Proteine. Im Fall von der priorifalte, ist es eine blinde Suche, die auf der Reihenfolge alleine basiert. Die Homologie, die zuerst modelliert, kennzeichnet andere Proteine der bekannten Struktur mit irgendeinem Niveau der Reihenfolgenidentität zur unbekannten Struktur und konstruiert dann eine Vorhersage für das unbekannte Protein durch Homologie. Beide Annäherungen verwenden multi-einstufen Optimierungstechniken, um die vorteilhaftesten strukturellen Modelle zu kennzeichnen und sind in hohem Grade zugänglich dem verteilten Rechnen. Predictor@Home ist das erste Projekt dieser Art zum Verwenden des verteilten Rechnens für Strukturvorhersage. Die Struktur eines unbekannten Proteins vorauszusagen ist ein kritisches Problem, wenn Struktur-gegründetes Drogedesign ermöglicht wird, die neuen und vorhandenen Krankheiten zu behandeln.

Proteinfaltestudien und die Kennzeichnung des faltenden Prozesses von des Proteins basieren auf Wissen die abschließende gefaltete Proteinstruktur (in der Natur) und Ziele, um den Prozeß des Faltens zu verstehen und fangen von einer ausgebrittenen Proteinkette an. Der Endpunkt von diesen studiert ist ein Vergleich zwischen gebürtigem Protein (in der Natur). Analyse des faltenden Prozesses ist auch ein kritisches Resultat, Theorien lassend, damit Proteinfalte direkte Beziehungen zu den experimentellen Maßen dieses Prozesses herstellt. Das Projekt Folding@Home ging mit dem Gebrauch von dem verteilten Rechnen zum Studieren des faltenden Prozesses voran. Den faltenden Prozeß zu verstehen ist von der Bedeutung, wenn es den Ursprung der Krankheiten, die aus dem mis-faltenden Protein entstehen, wie Krankheit Alzheimers und Wütend-Kuhkrankheit versteht.

Beide Annäherungen erforschen Proteinstruktur und Falte, aber mit ergänzenden Zielen.