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Predictor@Home

指数 Predictor@Home

Predictor@Home 是一个通过研究蛋白质序列来预测蛋白质结构的分布式计算项目。项目主要用于对第六届 CASP（Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction）大会上提出的蛋白质结构新算法的准确性进行评估。 该项目的主持单位是美国Scripps研究学会（The Scripps Research Institute）。项目运行于 BOINC 分布式计算平台。目前中国最大的计算小组是 Predictor@China 。 此工程是BOINC的重要工程之一。.

目录

  1. 8 关系: 分布式计算，分布式计算平台，BOINC，算法，网格计算，蛋白质结构，Rosetta@home，斯克里普斯研究所。

  2. 密歇根大學
  3. 科學與社會
  4. 自由科學軟件

分布式计算

在計算機科學中，分布式计算（Distributed computing），又譯為--。這個研究領域，主要研究分散式系統（Distributed system）如何進行計算。分散式系統是一組電腦，透過網路相互连接傳遞訊息與通訊後并协调它们的行为而形成的系統。组件之间彼此进行交互以实现一个共同的目标。把需要进行大量计算的工程数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果後，將結果统一合并得出数据结论的科学。分布式系统的例子来自有所不同的面向服务的架构，大型多人線上遊戲，对等网络应用。 目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输（志愿计算）。如分析计算蛋白质的内部结构和相关药物的Folding@home项目，該项目結構庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的。虽然现在有了计算能力超强的超级計算機，但這些設備造價高昂，而一些科研机构的经费却又十分有限，藉助分佈式計算可以花費較小的成本來達到目標。.

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分布式计算平台

分布式计算平台相当于一个普适性的分布式计算任务调度服务程序。 分布式计算平台的客户端程序允许使用者使用一个通用性的客户端同时参与到多个分布式计算项目中，而不用下载多个不同的客户端，这有利于减少某些科研单位或组织节省开发任务调度程序的时间，有利于志愿者更为方便地参与到科学研究中去，有利于全球闲置处理能力的统一调度。 目前主流的分布式计算平台有以下几个：.

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BOINC

伯克利開放式網絡計算平台（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing，簡稱BOINC）是目前主流的分佈式計算平台之一，由加州大學柏克萊分校電腦學系發展出的分散式計算系統。原本專為SETI@home項目而設計，目前納入的領域包括數學、醫學、天文學和氣象學等。BOINC匯集全球各地志願者的電腦或移動裝置，提供運算能力給研究者。截至2017年3月，BOINC在全世界有約815,912台活躍的主機，提供約18.971PetaFLOPS的運算能力。.

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算法

-- 算法（algorithm），在數學（算學）和電腦科學之中，為任何良定义的具體計算步驟的一个序列，常用於計算、和自動推理。精確而言，算法是一個表示爲有限長列表的。算法應包含清晰定義的指令用於計算函數。 算法中的指令描述的是一個計算，當其時能從一個初始狀態和初始輸入（可能爲空）開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化算法在内的一些算法，包含了一些隨機輸入。 形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，並在其后尝试定义或者中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、雅克·埃尔布朗和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義爲形式化算法的情況。.

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网格计算

网格计算（Grid computing）通过利用大量异构计算机（通常为台式机）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。 网格计算的设计目标是：解决对于任何单一的超级计算机来说，仍然大得难以解决的问题，并同时保持解决多个较小的问题的灵活性。这样，网格计算就提供了一个多用户环境。它的第二个目标就是：更好的利用可用计算力，迎合大型的计算练习的断断续续的需求。 这隐含着使用安全的授权技术，以允许远程用户控制计算资源。 网格计算包括共享异构资源（基于不同的平台，硬件/软件体系结构，以及计算机语言），这些资源位于不同的地理位置，属于一个使用公开标准的网络上的不同的管理域。简而言之，它包括虚拟化计算资源。 网格计算经常和集群计算相混淆。二者主要的不同就是：集群是同构的，而网格是异构的；网格扩展包括用户桌面机，而集群一般局限于数据中心。 从功能上来说，可以将网格分类为：.

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蛋白质结构

蛋白质结构是指蛋白质分子的空间结构。作为一类重要的生物大分子，蛋白质主要由碳、氢、氧、氮、硫等化学元素组成。所有蛋白质都是由20种不同的L型α氨基酸连接形成的多聚体，在形成蛋白质后，这些氨基酸又被称为残基。蛋白质和多肽之间的界限并不是很清晰，有人基于发挥功能性作用的结构域所需的残基数认为，若残基数少于40，就称之为多肽或肽。要发挥生物学功能，蛋白质需要正确折叠为一个特定构型，主要是通过大量的非共价相互作用（如氢键，离子键，范德华力和疏水作用）来实现；此外，在一些蛋白质（特别是分泌性蛋白质）折叠中，二硫键也起到关键作用。为了从分子水平上了解蛋白质的作用机制，常常需要测定蛋白质的三维结构。由研究蛋白质结构而发展起来了结构生物学，采用了包括X射线晶体学、核磁共振等技术来解析蛋白质结构。 一定数量的残基对于发挥某一生物化学功能是必要的；40-50个残基通常是一个功能性结构域大小的下限。蛋白质大小的范围可以从这样一个下限一直到数千个残基。目前估计的蛋白质的平均长度在不同的物种中有所区别，一般约为200-380个残基，而真核生物的蛋白质平均长度比原核生物长约55%。更大的蛋白质聚合体可以通过许多蛋白质亚基形成；如由数千个肌动蛋白分子聚合形成蛋白纤维。.

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Rosetta@home

Rosetta@home 是一个基于伯克利开放式网络计算平台（BOINC）的分布式计算项目，由华盛顿大学开发和维护，用于蛋白质结构预测、蛋白质-蛋白质对接和新的的研究。截至2015年2月12日，全球共有5万多台计算机是这一项目的活跃志愿者，平均每秒浮點運算次數达87万亿（87.688 teraFLOPS）。Rosetta@Home还开发了一款电子游戏Foldit，目的是通过众包途径来实现上述研究目标。尽管这个项目很大程度上侧重于进行提高蛋白质组学方法的精确性和稳固性的基础研究，它也进行一些关于艾滋病、疟疾、癌症、阿兹海默病以及其他疾病的病理学的应用研究。 与其他BOINC项目一样，Rosetta@home使用志愿者的计算机中空闲的进程资源来执行单独的单元计算。计算结果会被发送到项目的中央服务器，经验证後存入数据库中。这个项目是跨平台的，支持多种不同的软件和硬件环境。用户可通过Rosetta@home的屏幕保护程序观看正在自己计算机上进行的蛋白质结构预测的情况。 除了疾病相关研究，Rosetta@home网络还是结构生物信息学中新方法的一个测试框架。这些新方法经Rosetta@home庞大且多样的用户群体使用後，若运行效果稳定，将会被用于其他基于Rosetta的应用程序，例如RosettaDock和（HPF）。新方法测试中的两个重要项目是（CASP）和（CAPRI）。这两项测试实验分别用于评估蛋白质结构预测和蛋白质-蛋白质对接预测的最前沿技术。Rosetta@home稳居最重要的对接预测器之一，并且是现有最好的蛋白质三级结构预测器之一。.

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斯克里普斯研究所

斯克里普斯研究所（英文：The Scripps Research Institute，缩写TSRI）是世界著名的综合性医学研究及教育机构。研究领域涵盖基础医学，化学，生物学等方向。总部位于美国加州聖地牙哥市拉霍亚，于2004年在美国弗罗里达州棕榈滩县附近的朱庇特镇（Jupiter, Florida）建立了其第一个分支。研究人员包括3000余名科学家，专业技术员，研究生以及其他管理人员。是世界上最大的私立非营利性生物医学研究机构之一。.

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另见

密歇根大學

科學與社會

自由科學軟件