5.3.2 Foldit

Foldit ir skaista atklāts konkurss, jo tas ļauj nespeciālistam būtu iespējams piedalīties tādā veidā, kas ir jautri.

Netflix balva, bet zīmīgs un skaidrs, nav ilustrē pilnu atvērto zvanu projektu. Piemēram, Netflix balva vairums nopietnu dalībnieku bijusi gadu apmācības statistikas un mašīnu apmācības. Bet, open zvanu projekti var ietvert arī dalībniekus, kuriem nav formālu apmācību, kā to ilustrē Foldit, proteīnu locīšanas spēli.

Proteīns locīšanas ir process, kurā ķēde no aminoskābju notiek uz tās formu. Ar labāku izpratni par šo procesu, biologi varētu dizains proteīnus ar konkrētām formām, kas varētu tikt izmantoti kā zāles. Vienkāršojot diezgan daudz, olbaltumvielas ir tendence pārcelties uz savu zemāko enerģijas konfigurāciju, konfigurāciju, kas līdzsvaro dažādas nospiež un atvelk ietvaros proteīna (5.7 attēls). Tātad, ja pētnieks vēlas paredzēt, kāda forma, kurā proteīna būs reizes, risinājums izklausās vienkārši: vienkārši izmēģināt visas iespējamās konfigurācijas, aprēķināt savu enerģiju, un prognozē, ka olbaltumvielas būs iecilā zemāko enerģijas konfigurāciju. Diemžēl, šī brutālu spēku pieeju, kas ietver mēģinot visas iespējamās konfigurācijas ir skaitļošanas neiespējami, jo ir miljardiem un miljardiem potenciālo konfigurācijas. Pat ar visspēcīgākajiem pieejamo datoru šodien, un tuvākajā nākotnē, brutālu spēku ir vienkārši nav dodas uz darbu. Tāpēc, biologi ir izstrādājuši daudzus gudrs algoritmus, lai efektīvi meklēt zemāko enerģijas konfigurāciju. Bet, neskatoties uz lielu daudzumu zinātnisko un skaitļošanas pūlēm, šie algoritmi joprojām ir tālu no ideāla.

5.7 attēls: Proteīns locīšanas. Attēls tika izveidots un ievietotas publiskā domēna pēc DrKjaergaard. Avots: Wikimedia Commons.

5.7 attēls: Proteīns locīšanas. Attēls tika izveidots un ievietotas publiskā domēna pēc "DrKjaergaard". Avots: Wikimedia Commons .

David Baker un viņa pētniecības grupa universitātē Vašingtonā bija daļa no kopienas zinātnieku, kas strādā, lai attīstītu labākus skaitļošanas pieejas proteīnu locīšanas. Lai izsekotu, kas notiek, kamēr viņu algoritmi tika pagriešanas prom, Baker un viņa grupa reizēm skatīties ekrāna saudzētāju, kas vizualizēta progresu to algoritmus. Skatoties šos vizualizācijas, Baker sāka brīnīties, vai būtu iespējams cilvēkam palīdzēt šajā procesā, un līdz ar to sāka Foldit, radošu un skaistu atklātu konkursu (Hand 2010) .

Foldit kļūst procesu proteīnu locīšanas par spēli, kas var spēlēt ikviens. Raugoties no spēlētāja, Foldit šķiet, ir puzzle (5.8 attēls). Spēlētāji ir iesniegta informācija ar trīsdimensiju juceklis proteīna struktūras un var veikt operations- "kniebiens", "valstīties", "pārbūve" -that mainīt savu formu. Ar šīs darbības veikšanas spēlētāji mainīt formu olbaltumvielu, kas savukārt palielinās vai samazinās savu rezultātu. Kritiski, rezultāts tiek aprēķināts, pamatojoties uz enerģijas līmenī pašreizējo konfigurāciju; zemākas enerģijas konfigurācijas rezultātā lielāks punktu skaits. Citiem vārdiem sakot, rezultāts palīdz virzīt spēlētājus, jo viņi meklē zemas enerģijas konfigurācijas. Šī spēle ir iespējams tikai tāpēc, ka, tāpat kā prognozē filmu vērtējumi ir Netflix prēmijas proteīnu locīšanas ir arī situācija, kad tas ir vieglāk, lai pārbaudītu risinājumu nekā tās rada.

5.8 attēls: Spēle ekrāns Foldit.

5.8 attēls: Spēle ekrāns Foldit.

Foldit elegantais dizains ļauj spēlētāji ar nelielu formālu zināšanu bioķīmija konkurēt ar labākajiem algoritmiem projektējis eksperti. Lai gan lielākā daļa spēlētāju nav īpaši labi uzdevumu, ir daži spēlētāji un nelielas komandas spēlētājiem, kas ir ārkārtējs. Patiesībā, konkursa head-to-head, lai prognozētu struktūru 10 īpašajiem proteīnu, Foldit spēlētāji varēja pārspēt state-of-the-art proteīns locīšanas algoritmus piecas reizes (Cooper et al. 2010) .

Foldit un Netflix balva ir atšķirīgi daudzos veidos, bet viņi abi ietver atklāto konkursu risinājumus, kas ir vieglāk pārbaudīt nekā radīt. Tagad mēs redzēsim to pašu struktūru vēl citā ļoti atšķirīgs uzstādījums: patentu tiesībām. Šis galīgais piemērs atklāta konkursa problēmu, liecina, ka tās arī var izmantot iestatījumus, kas nav acīmredzami pakļaujas kvantitatīvā.