Rosetta @ home - Rosetta@home

Rosetta @ home
Розетта дома logo.png
Разработчики)Лаборатория Бейкера Вашингтонского университета; Rosetta Commons
изначальный выпуск6 октября 2005 г.; 15 лет назад (2005-10-06)
Стабильный выпускРозетта: 4.20 / 1 мая 2020 г.; 7 месяцев назад (2020-05-01)

Rosetta Mini: 3.78 / 3 октября 2017 г.; 3 года назад (2017-10-03)

Rosetta для Android: 4.20 / 1 мая 2020 г.; 7 месяцев назад (2020-05-01)
Статус разработкиАктивный
Операционная системаWindows, macOS, Linux, Android
ПлатформаBOINC
ЛицензияПроприетарный бесплатное ПО для академического и некоммерческого использования,[1] коммерческая лицензия доступна[2]
Средняя производительность487 946 ГигаФЛОПЫ[3]
Активные пользователи36,726
Всего пользователей1,363,584[4]
Активные хосты249,673
Всего хостов529,112
Интернет сайтBoinc.bakerlab.org/ rosetta/

Rosetta @ home это распределенных вычислений проект для предсказание структуры белка на Открытая инфраструктура Беркли для сетевых вычислений (BOINC), управляемая Бейкерская лаборатория на Вашингтонский университет. Rosetta @ home стремится предсказывать белок-белковая стыковка и разрабатывать новые белки с помощью около пятидесяти пяти тысяч активных компьютеров-добровольцев обрабатывают более 487 946 гигабайтФЛОПЫ в среднем по состоянию на 19 сентября 2020 г.[5] Сложите его, видеоигра Rosetta @ home, направлена ​​на достижение этих целей с помощью краудсорсинг подход. Хотя большая часть проекта ориентирована на базовые исследование для повышения точности и надежности протеомика методов, Rosetta @ home также проводит прикладные исследования малярия, Болезнь Альцгеймера, и другие патологии.[6]

Как и все проекты BOINC, Rosetta @ home использует простаивающие вычислительные ресурсы компьютеров добровольцев для выполнения вычислений на отдельных рабочие единицы. Готовые результаты отправляются в центральный проект сервер где они проверяются и ассимилируются в проекте базы данных. Проект кросс-платформенный, и работает на самых разных аппаратных конфигурациях. Пользователи могут видеть прогресс своего индивидуального белок предсказание структуры на заставке Rosetta @ home.

В дополнение к исследованиям, связанным с заболеваниями, сеть Rosetta @ home служит платформой для тестирования новых методов в структурная биоинформатика. Такие методы затем используются в других приложениях на основе Rosetta, например RosettaDock или Проект сворачивания протеома человека и Проект иммунитета микробиома, после того, как он был достаточно разработан и доказал свою стабильность на большом и разнообразном наборе добровольных компьютеров Rosetta @ home. Два особенно важных теста для новых методов, разработанных в Rosetta @ home: Критическая оценка методов прогнозирования структуры белка (CASP) и Критическая оценка предсказания взаимодействий (CAPRI) эксперименты, проводимые раз в два года, которые оценивают состояние дел в предсказании структуры белков и предсказании стыковки белок-белок, соответственно. Rosetta @ home неизменно входит в число лучших предсказателей стыковки и является одним из лучших третичная структура доступны предикторы.[7]

С наплывом новых пользователей, желающих принять участие в борьбе с COVID-19 пандемия, вызванный SARS-CoV-2, Rosetta @ home увеличила свою вычислительную мощность до 1,7 Петафлопс по состоянию на 28 марта 2020 г.[8][9]

9 сентября 2020 года исследователи Rosetta @ home опубликовали статью, в которой описываются 10 потенциальных противовирусных препаратов против SARS-CoV-2. Продолжаются дополнительные исследования с целью разработки этих кандидатов в терапевтических и профилактических целях. Rosetta @ home внесла свой вклад в это исследование.[10][11]

В статье за ​​сентябрь 2020 г. Житель Нью-Йорка Дэвид Бейкер заявил, что противораковое лекарство Neoleukin-2/15, описанное в статье исследователей Rosetta @ home в январе 2019 года, начнет клинические испытания на людях «позже в этом году». Rosetta @ home также внесла свой вклад в это исследование, применив «складывание вперед» для проверки дизайна.[12][13][14]

Вычислительная платформа

Смотрите также: Список проектов распределенных вычислений

Приложение Rosetta @ home и BOINC платформа распределенных вычислений доступна для операционных систем Windows, Linux, и macOS; BOINC также работает на нескольких других, например, FreeBSD.[15] Для участия в Rosetta @ home требуется центральное процессорное устройство (CPU) с Тактовая частота не менее 500МГц, 200 мегабайты бесплатно дисковое пространство, 512 мегабайт физическая память и подключение к Интернету.[16] По состоянию на 20 июля 2016 года текущая версия приложения Rosetta Mini - 3.73.[17] Текущая рекомендуемая версия программы BOINC - 7.6.22.[15] Стандарт Протокол передачи гипертекста (HTTP) (порт 80) используется для связи между клиентом BOINC пользователя и домашними серверами Rosetta @ в Вашингтонском университете; HTTPS (порт 443) используется при обмене паролями. Удаленное и локальное управление клиентом BOINC использует порт 31416 и порт 1043, которые, возможно, потребуется специально разблокировать, если они находятся за брандмауэр.[18] Рабочие единицы содержащие данные об отдельных белках, распространяются с серверов, расположенных в лаборатории Бейкер в Вашингтонский университет к компьютерам добровольцев, которые затем вычисляют прогноз структуры для назначенного белка. Чтобы избежать повторяющихся предсказаний структуры для данного белка, каждая рабочая единица инициализируется с помощью случайное семя количество. Это дает каждому предсказанию уникальную траекторию спуска по белку. энергетический ландшафт.[19] Прогнозы структуры белка от Rosetta @ home являются приблизительными глобальный минимум в энергетическом ландшафте данного белка. Этот глобальный минимум представляет собой наиболее энергетически благоприятную конформацию белка, то есть его родное государство.

Rosetta @ home заставка, показывающий прогресс предсказания структуры синтетического убиквитин белок (PDB ID: 1ogw)

Основная особенность Rosetta @ home графический интерфейс пользователя (GUI) - это заставка который показывает текущий рабочая единица прогресс во время моделирования сворачивание белка обработать. В верхнем левом углу текущей заставки показан белок-мишень, принимающий различные формы (конформации) в поисках структуры с наименьшей энергией. Сразу справа изображена структура последнего принятого. Вверху справа показана конформация с наименьшей энергией текущей приманки; ниже - истинная или нативная структура белка, если она уже была определена. В заставку включены три графика. Ближе к середине график принятой модели термодинамическая свободная энергия отображается, который меняется по мере изменения принятой модели. График принятой модели среднеквадратичное отклонение (RMSD), который измеряет, насколько структурно принятая модель похожа на исходную модель, показана справа. Справа от принятого графика энергии и под графиком RMSD результаты этих двух функций используются для построения графика зависимости энергии от RMSD по мере постепенного уточнения модели.[20]

Как и все проекты BOINC, Rosetta @ home работает в фоновом режиме на компьютере пользователя, используя простаивающую мощность компьютера, либо во время, либо до входа в учетную запись на хосте. Операционная система. Программа освобождает ресурсы ЦП, поскольку они необходимы другим приложениям, так что нормальное использование компьютера не нарушается. Многие параметры программы могут быть указаны через настройки учетной записи пользователя, в том числе: максимальный процент ресурсов ЦП, который программа может использовать (для управления энергопотреблением или выделением тепла от компьютера, работающего на постоянной мощности), время суток, в течение которого программа может работать и многое другое.[нужна цитата ]

Программное обеспечение Rosetta, работающее в сети Rosetta @ home, было переписано на C ++ чтобы облегчить разработку, чем это разрешено его исходной версией, которая была написана на Фортран. Эта новая версия объектно-ориентированный, и был выпущен 8 февраля 2008 г.[17][21] Разработкой кода Rosetta занимается Rosetta Commons.[22] Программное обеспечение свободно лицензируется академическим сообществом и доступно фармацевтическим компаниям за плату.[22]

Значение проекта

Дальнейшая информация: Прогноз структуры белка, Белковая док-станция, и Белковый дизайн

С распространением проекты секвенирования генома, ученые могут сделать вывод об аминокислотной последовательности, или первичная структура из многих белков, которые выполняют функции внутри клетки. Чтобы лучше понять функцию белка и помочь в рациональный дизайн лекарств, ученым необходимо знать трехмерное третичная структура.

CASP6 target T0281, первый ab initio предсказание структуры белка для приближения к разрешению на атомном уровне. Rosetta произвела модель для T0281 (наложенный пурпурным) 1,5 Ангстрем (Å)RMSD от кристаллической структуры (синий).

3D-структуры белков в настоящее время определены экспериментально с помощью Рентгеновская кристаллография или ядерный магнитный резонанс (ЯМР) спектроскопия. Процесс медленный (могут потребоваться недели или даже месяцы, чтобы выяснить, как впервые кристаллизовать белок) и дорогостоящий (около 100 000 долларов США за белок).[23] К сожалению, скорость открытия новых последовательностей намного превышает скорость определения структуры - из более чем 7 400 000 белковых последовательностей, доступных в Национальный центр биотехнологической информации (NCBI) в базе данных неизбыточных (nr) белков, менее 52000 трехмерных структур белков были расшифрованы и депонированы в Банк данных белков, главное хранилище структурной информации о белках.[24] Одна из основных целей Rosetta @ home - предсказывать белковые структуры с той же точностью, что и существующие методы, но таким способом, который требует значительно меньше времени и денег. Rosetta @ home также разрабатывает методы определения конструкции и стыковки мембранные белки (например., G-белковые рецепторы (GPCR)),[25] которые чрезвычайно трудно анализировать с помощью традиционных методов, таких как рентгеновская кристаллография и ЯМР-спектроскопия, но представляют собой большинство мишеней для современных лекарств.[нужна цитата ]

Прогресс в прогнозировании структуры белка оценивается каждые два года. Критическая оценка методов прогнозирования структуры белка (CASP) эксперимент, в котором исследователи со всего мира пытаются определить структуру белка на основе его аминокислотной последовательности. Группы с высокими показателями в этом иногда соревновательном эксперименте считаются де-факто знаменосцы современного состояния предсказания структуры белков. Rosetta, программа, на которой основана Rosetta @ home, использовалась со времен CASP5 в 2002 году. В эксперименте CASP6 2004 года Rosetta вошла в историю, будучи первой, кто обеспечил разрешение, близкое к атомарному. ab initio предсказание структуры белка в представленной модели для цели CASP T0281.[26] Ab initio моделирование считается особенно сложной категорией предсказания структуры белка, так как не использует информацию из структурная гомология и должен полагаться на информацию из гомология последовательностей и моделирование физических взаимодействий внутри белка. Rosetta @ home используется в CASP с 2006 года, где он был одним из лучших предикторов во всех категориях предсказания структуры в CASP7.[27][28][29] Эти высококачественные прогнозы стали возможными благодаря вычислительной мощности, предоставленной волонтерами Rosetta @ home.[30] Увеличение вычислительной мощности позволяет Rosetta @ home пробовать больше регионов конформационное пространство (возможные формы, которые может принимать белок), которые, согласно Парадокс Левинталя, прогнозируется расти экспоненциально с длиной белка.[нужна цитата ]

Rosetta @ home также используется в белок-белковая стыковка предсказание, определяющее структуру нескольких комплексные белки, или четвертичная структура. Этот тип белковое взаимодействие влияет на многие клеточные функции, включая связывание антиген-антитело и фермент-ингибитор, а также импорт и экспорт клеток. Определение этих взаимодействий имеет решающее значение для дизайн лекарства. Розетта используется в Критическая оценка предсказания взаимодействий (CAPRI) эксперимент, который оценивает состояние поля стыковки белка, аналогично тому, как CASP измеряет прогресс в предсказании структуры белка. Вычислительная мощность, предоставленная волонтерами проекта Rosetta @ home, была названа основным фактором в производительности Rosetta в CAPRI, где ее прогнозы стыковки были одними из самых точных и полных.[31]

В начале 2008 года Rosetta была использована для компьютерного дизайна белка с функцией, никогда ранее не наблюдаемой в природе.[32] Частично это было вызвано отказом от высокопоставленной статьи 2004 года, в которой первоначально описывалась вычислительная конструкция белка с улучшенной ферментативной активностью по сравнению с его естественной формой.[33] 2008 год Научно-исследовательская работа из группы Дэвида Бейкера, описывающей, как был получен белок, который цитирует Rosetta @ home за предоставленные вычислительные ресурсы, представляет собой важный доказательство концепции для этого метода дизайна белков.[32] Этот тип конструкции белка может найти применение в будущем при открытии лекарств, зеленая химия, и биоремедиация.[32]

Исследования, связанные с болезнями

Помимо фундаментальных исследований в области прогнозирования структуры белков, стыковки и дизайна, Rosetta @ home также используется для непосредственных исследований, связанных с заболеваниями.[34] Многочисленные второстепенные исследовательские проекты описаны в журнале Дэвида Бейкера Rosetta @ home.[35] По состоянию на февраль 2014 года на форуме обновляется информация о последних публикациях и краткое описание работы.[36] Тема форума больше не используется с 2016 года, а новости об исследовании можно найти в разделе общих новостей проекта.[37]

Болезнь Альцгеймера

Компонент программного пакета Rosetta, RosettaDesign, использовался для точного прогнозирования того, какие области амилоидогенных белков с наибольшей вероятностью будут образовывать амилоид -подобные фибриллы.[38] Взяв гексапептиды (фрагменты длиной шесть аминокислот) интересующего белка и выбрав наиболее низкое энергетическое соответствие структуре, аналогичной структуре известного гексапептида, образующего фибриллы, RosettaDesign смог идентифицировать пептиды, которые в два раза чаще образуют фибриллы, чем случайные белки.[39] Rosetta @ home использовалась в том же исследовании для прогнозирования структур для амилоид бета, фибриллообразующий белок, который, как предполагается, вызывает Болезнь Альцгеймера.[40] Предварительные, но пока неопубликованные результаты были получены по разработанным Rosetta белкам, которые могут предотвращать образование фибрилл, хотя неизвестно, может ли это предотвратить заболевание.[41]

Сибирская язва

Другой компонент Rosetta, RosettaDock,[42][43][44] был использован в сочетании с экспериментальными методами для моделирования взаимодействий между тремя белками - летальным фактором (LF), фактором отека (EF) и защитным антигеном (PA), которые составляют токсин сибирской язвы. Компьютерная модель точно предсказала стыковку между LF и PA, помогая установить, какие домены соответствующих белков участвуют в комплексе LF-PA. Это понимание было в конечном итоге использовано в исследованиях, результатом которых стали усовершенствованные вакцины против сибирской язвы.[45][46]

Вирус простого герпеса 1

RosettaDock использовался для моделирования стыковки между антитело (иммуноглобулин G ) и поверхностный белок, экспрессируемый вирусом герпеса, вирус простого герпеса 1 (HSV-1), который разрушает противовирусные антитела. Белковый комплекс, предсказанный RosettaDock, полностью согласуется с особенно трудными для получения экспериментальными моделями, что привело исследователей к выводу, что метод стыковки имеет потенциал для решения некоторых проблем, которые рентгеновская кристаллография имеет при моделировании межбелковых границ.[47]

ВИЧ

В рамках исследования, финансируемого грантом в размере 19,4 млн долларов США. Фонд Билла и Мелинды Гейтс,[48] Rosetta @ home использовалась при разработке множества возможных вакцин против вируса иммунодефицита человека (ВИЧ ).[49][50]

Малярия

В исследованиях, связанных с Грандиозные проблемы глобального здравоохранения инициатива[51] Розетта использовалась для компьютерного дизайна романа самонаводящаяся эндонуклеаза белки, которые могут уничтожить Anopheles gambiae или иным образом лишают комара способности передавать малярия.[52] Возможность моделировать и специфически изменять взаимодействия белок-ДНК, как взаимодействия самонаводящихся эндонуклеаз, дает вычислительным методам проектирования белков, таким как Rosetta, важную роль в генная терапия (который включает возможные методы лечения рака).[34][53]

COVID-19

Пакет молекулярного моделирования Rosetta недавно был использован для точного прогнозирования структуры атомного масштаба SARS-CoV-2 за несколько недель до того, как его можно будет измерить в лаборатории.[54] 26 июня 2020 года проект объявил, что ему удалось создать антивирусные белки, которые нейтрализуют вирионы SARS-CoV-2 в лаборатории, и что эти экспериментальные противовирусные препараты оптимизируются для испытаний на животных.[55]

В дальнейшем была опубликована статья, описывающая 10 ингибиторов мини-протеина SARS-CoV-2. Наука 9 сентября. Два из этих ингибиторов, LCB1 и LCB3, в несколько раз эффективнее лучших моноклональные антитела разрабатывается против SARS-CoV-2 как на молярной, так и на массовой основе. Кроме того, исследования показывают, что эти ингибиторы сохраняют свою активность при повышенных температурах, в 20 раз меньше, чем антитело, и, таким образом, имеют в 20 раз больше потенциальных нейтрализующих участков, что увеличивает потенциальную эффективность лекарств, вводимых местно. Ожидается, что малый размер и высокая стабильность ингибиторов сделает их пригодными для гелевого состава, который можно наносить назально или в виде порошка, который вводится непосредственно в дыхательную систему. В ближайшие месяцы исследователи будут работать над превращением этих ингибиторов в терапевтические и профилактические средства.[10] LCB1, самый мощный из этих ингибиторов, в настоящее время исследуется на грызунах.

Rosetta @ home использовалась для проверки более 2 миллионов белков, связывающих шипы SARS-CoV-2, которые были разработаны с помощью вычислений и, таким образом, внесли свой вклад в это исследование.[56][57]

Рак

Исследователи Rosetta @ home разработали Рецептор ИЛ-2 агонист под названием неолейкин-2/15, который не взаимодействует с альфа-субъединицей рецептора. Такие сигнальные молекулы иммунитета полезны при лечении рака. В то время как природный IL-2 страдает токсичностью из-за взаимодействия с альфа-субъединицей, разработанный белок намного безопаснее, по крайней мере, в моделях на животных.[13] Rosetta @ home внесла свой вклад в «эксперименты по складыванию вперед», которые помогли проверить дизайн.[14]

В статье за ​​сентябрь 2020 г. Житель Нью-Йорка Дэвид Бейкер заявил, что клинические испытания препарата Неолейкин-2/15 на людях начнутся «позже в этом году». Неолейкин-2/15 разрабатывается Неолейкин, дочерняя компания Baker lab.[12]

История развития и отрасли

Первоначально представленный лабораторией Бейкера в 1998 году как ab initio подход к прогнозированию структуры,[58] С тех пор Rosetta разделилась на несколько направлений разработки и различных сервисов. Платформа Rosetta получила свое название от Розеттский камень, поскольку он пытается расшифровать структурный «смысл» аминокислотных последовательностей белков.[59] Спустя более семи лет после первого появления Розетты проект Rosetta @ home был выпущен (т.е. бета ) 6 октября 2005 г.[17] Многие из аспирантов и других исследователей, участвовавших в первоначальной разработке Rosetta, с тех пор переехали в другие университеты и исследовательские институты и впоследствии усовершенствовали различные части проекта Rosetta.

RosettaDesign

Суперпозиция модели, разработанной Розеттой (красный) для Top7 на его Рентгеновский кристаллическая структура (синий, PDB ID: 1QYS)

RosettaDesign, компьютерный подход к дизайну белков, основанный на Rosetta, начался в 2000 году с исследования по изменению пути сворачивания белка. Белок G.[60] В 2002 году компания RosettaDesign использовала дизайн Top7, 93-аминокислотный длинный α / β белок, который имел общий складывать никогда ранее не записывались в природе. Эта новая конформация была предсказана Розеттой с точностью до 1,2.Å RMSD структуры, определяемой Рентгеновская кристаллография, представляющий необычно точный прогноз структуры.[61] Rosetta и RosettaDesign получили широкое признание, будучи первыми, кто разработал и точно спрогнозировал структуру нового белка такой длины, что отражено в статье 2002 года, описывающей двойной подход, что вызвало две положительные буквы в журнале. Наука,[62][63] и цитируется более чем 240 другими научными статьями.[64] Видимый продукт этого исследования, Top7, был отмечен как «Молекула месяца» RCSB PDB в октябре 2006 года;[65] а суперпозиция соответствующих ядер (остатки 60–79) его предсказанной и рентгеновской кристаллической структур показаны на логотипе Rosetta @ home.[26]

Брайан Кульман, бывший научный сотрудник Дэвида Бейкера лаборатории, а теперь доцент Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл,[66] предлагает RosettaDesign в качестве онлайн-сервиса.[67]

RosettaDock

RosettaDock был добавлен в программный пакет Rosetta во время первого CAPRI эксперимент в 2002 году как лаборатория Бейкера алгоритм для белок-белковая стыковка предсказание.[68] В этом эксперименте RosettaDock сделал высокоточный прогноз стыковки между стрептококковый пиогенный экзотоксин А и Β-цепь Т-клеточного рецептора, и прогноз средней точности для комплекса между свинья α-амилаза и верблюд антитело. Хотя метод RosettaDock сделал только два приемлемо точных прогноза из семи возможных, этого было достаточно, чтобы поставить его на седьмое место из девятнадцати методов прогнозирования в первой оценке CAPRI.[68]

Разработка RosettaDock разделилась на две ветви для последующих раундов CAPRI, так как Джеффри Грей заложил основу для RosettaDock в то время как Вашингтонский университет, продолжил работу над методом на своей новой должности в Университет Джона Хопкинса. Сотрудники лаборатории Бейкера продолжили разработку RosettaDock в отсутствие Грея. Две версии немного различались в моделировании сайдчейнов, выборе приманки и других областях.[44][69] Несмотря на эти различия, методы Бейкера и Грея показали хорошие результаты во второй оценке CAPRI, заняв пятое и седьмое место соответственно из 30 групп предикторов.[70] Сервер RosettaDock Джеффри Грея доступен как бесплатная служба прогнозирования стыковки для некоммерческого использования.[71]

В октябре 2006 года RosettaDock был интегрирован в Rosetta @ home. В этом методе использовалась фаза быстрой грубой модели стыковки с использованием только белковый каркас. За этим последовала медленная фаза уточнения полного атома, в которой ориентация двух взаимодействующих белков относительно друг друга и взаимодействия боковых цепей на границе раздела белок-белок были одновременно оптимизированы, чтобы найти конформацию с наименьшей энергией.[72] Значительно увеличенная вычислительная мощность, обеспечиваемая сетью Rosetta @ home, в сочетании с пересмотренными складное дерево представления для гибкости магистрали и петлевое моделирование, сделала RosettaDock шестой из 63 групп прогнозов в третьей оценке CAPRI.[7][31]

Робетта

Сервер Robetta (Rosetta Beta) - это автоматизированная служба прогнозирования структуры белка, предлагаемая лабораторией Бейкера для некоммерческих ab initio и сравнительное моделирование.[73] Он участвовал в качестве сервера автоматического прогнозирования в двухгодичных CASP экспериментирует с CASP5 в 2002 году, показав одни из лучших результатов в категории автоматизированного прогнозирования серверов.[74] С тех пор Робетта участвовала в CASP6 и 7, где она показала лучшие результаты, чем в среднем среди групп автоматизированных серверов и людей-предсказателей.[29][75][76] Он также участвует в CAMEO3D непрерывная оценка.

При моделировании структуры белка с использованием CASP6 Робетта сначала ищет структурные гомологи, используя ВЗРЫВ, PSI-BLAST, и 3D-жюри, затем анализирует целевую последовательность на отдельные домены, или независимо сворачивая единицы белков, путем сопоставления последовательности структурным семействам в База данных pfam. Затем домены со структурными гомологами следуют «шаблонной модели» (т. Е. моделирование гомологии ) протокол. Здесь внутренняя программа выравнивания лаборатории Бейкера, K * sync, производит группу гомологов последовательностей, и каждый из них моделируется Rosetta. de novo способ изготовления приманки (возможная конструкция). Окончательный прогноз структуры выбирается путем принятия самая низкая энергия модель, определяемая функцией энергии Розетты с низким разрешением. Для доменов, у которых нет обнаруженных структурных гомологов, a de novo соблюдается протокол, в котором в качестве окончательного прогноза выбирается модель с наименьшей энергией из набора сгенерированных ложных целей. Затем эти предсказания домена соединяются вместе для исследования междоменных взаимодействий на третичном уровне внутри белка. Наконец, участие в боковой цепи моделируется с использованием протокола для Монте-Карло конформационный поиск.[77]

В CASP8 Robetta была расширена, чтобы использовать полностью атомный метод уточнения Rosetta с высоким разрешением,[78] отсутствие которого было названо основной причиной того, что Robetta была менее точной, чем сеть Rosetta @ home в CASP7.[30] В CASP11 способ прогнозирования карта контактов белка путем совместной эволюции остатков в родственных белках был добавлен ГРЕМЛИН, что позволяет de novo сложить успехи.[79]

Сложите его

Смотрите также: Сложите его

9 мая 2008 г., после того как пользователи Rosetta @ home предложили интерактивную версию распределенных вычислений программа, опубликованная лабораторией Бейкера Сложите его, онлайн-игра по предсказанию структуры белка, основанная на платформе Rosetta.[80] По состоянию на 25 сентября 2008 г., У Foldit было более 59 000 зарегистрированных пользователей.[81] Игра предоставляет пользователям набор элементов управления (например, встряхивание, покачивание, восстановление) для управления позвоночник и аминокислота боковые цепи целевого белка в более энергетически выгодные конформации. Пользователи могут работать над решениями индивидуально, как солисты или вместе как эволюционирует, набирая баллы в любой категории по мере улучшения прогнозов структуры.[82]

Сравнение с аналогичными проектами распределенных вычислений

Есть несколько распределенных вычислительных проектов, которые имеют области исследований, аналогичные темам Rosetta @ home, но различающиеся подходом к исследованию:

Складной @ дома

Из всех крупных проектов распределенных вычислений, связанных с исследованием белков, Складной @ дома единственный, кто не использует BOINC Платформа.[83][84][85] Как Rosetta @ home, так и Folding @ home изучают болезни неправильного сворачивания белков, такие как Болезнь Альцгеймера, но Folding @ home делает гораздо больше.[86][87] Folding @ home почти всегда использует all-atom молекулярная динамика модели чтобы понять, как и почему белки сворачиваются (или потенциально неправильно сворачиваются, а затем объединяются, вызывая заболевания).[88][89] Другими словами, сильная сторона Folding @ home - моделирование процесса сворачивания белка, а сильная сторона Rosetta @ home - расчет дизайна белка и прогнозирование структуры и стыковки белков.

Некоторые результаты Rosetta @ home используются в качестве основы для некоторых проектов Folding @ home. Rosetta обеспечивает наиболее вероятную структуру, но неясно, является ли это формой, которую принимает молекула, или является ли она жизнеспособной. Затем Folding @ home можно использовать для проверки результатов Rosetta @ home и может предоставить дополнительную информацию на атомном уровне и подробности того, как молекула меняет форму.[89][90]

Эти два проекта также значительно различаются по вычислительной мощности и разнообразию хостов. В среднем около 6650 тераФЛОПЫ из хост-базы центральные процессоры (Процессоры), графические процессоры (Графические процессоры) и PS3,[91] У Folding @ home почти в 108 раз больше вычислительной мощности, чем у Rosetta @ home.[92]

Сетка мирового сообщества

И Фаза I, и Фаза II Проект сворачивания протеома человека (HPF), подпроект Сетка мирового сообщества, использовали программу Rosetta для создания структурных и функциональных аннотаций различных геномы.[93][94] Хотя сейчас он использует его для создания баз данных для биологов, Ричард Бонно, главный научный сотрудник проекта Human Proteome Folding Project, принимал активное участие в первоначальной разработке Rosetta в лаборатории Дэвида Бейкера, когда получил степень доктора философии.[95] Более подробную информацию о взаимосвязи между HPF1, HPF2 и Rosetta @ home можно найти на веб-сайте Ричарда Бонно.[96]

Predictor @ home

Как Rosetta @ home, Predictor @ home специализируется на предсказании структуры белков.[97] В то время как Rosetta @ home использует программу Rosetta для предсказания своей структуры, Predictor @ home использовала методологию dTASSER.[98] В 2009 году Predictor @ home закрылся.

Другие проекты распределенных вычислений, связанные с белками, на BOINC включают QMC @ home, Док-станция @ дома, ПОЭМА @ home, SIMAP, и ТАНПАКУ. RALPH @ home, Rosetta @ home альфа проект, который тестирует новые версии приложений, рабочие блоки и обновления, прежде чем они перейдут в Rosetta @ home, также работает на BOINC.[99]

Добровольные взносы

Rosetta @ home зависит от вычислительной мощности, предоставленной отдельными участниками проекта для ее исследований. По состоянию на 28 марта 2020 г., около 53 000 пользователей из 150 стран были активными участниками Rosetta @ home, вместе внося время простоя примерно 54 800 компьютеров в общую среднюю производительность более 1,7 Пета.ФЛОПЫ.[92][100]

Гистограмма показывает совокупный кредит в день для Rosetta @ home за 60-дневный период, указывая его вычислительную мощность в течение CASP 8 эксперимент

Пользователям предоставлено BOINC кредиты как меру их вклада. Кредит, предоставляемый для каждой единицы работы, представляет собой количество приманки произведенные для этой рабочей единицы, умноженные на средний заявленный кредит для ложных целей, представленных всеми хостами компьютеров для этой рабочей единицы. Эта настраиваемая система была разработана для устранения существенных различий между кредитами, предоставленными пользователям со стандартным клиентом BOINC и оптимизированным клиентом BOINC, а также кредитными различиями между пользователями, использующими Rosetta @ home на Windows и Linux операционные системы.[101] Размер кредита, предоставляемого за секунду работы ЦП, для Rosetta @ home ниже, чем для большинства других проектов BOINC.[102] Rosetta @ home - тринадцатая из более чем 40 проектов BOINC по объему кредитов.[103]

Пользователи Rosetta @ home, которые предсказывают белковые структуры, представленные для эксперимента CASP, получают признание в научных публикациях за свои результаты.[30] Пользователи, которые прогнозируют наименьшую энергетическую структуру для данного рабочего блока, представлены на Rosetta @ home. домашняя страница так как Предсказатель днявместе с любой командой, членом которой они являются.[104] А Пользователь дня выбирается случайным образом каждый день также и на главной странице из числа пользователей, которые создали профиль Rosetta @ home.[105]

использованная литература

  1. ^ «Лицензионное соглашение Rosetta @ home». Boinc.bakerlab.org. Получено 12 июня, 2020.
  2. ^ «Rosetta: программный пакет для молекулярного моделирования». UW CoMotion - Центр совместных инноваций. Получено 12 июня, 2020.
  3. ^ "Rosetta @ home".
  4. ^ "Rosetta @ Home - Подробная статистика | BOINCstats / BAM!".
  5. ^ "Rosetta @ home".
  6. ^ "Что такое Rosetta @ home?". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Архивировано из оригинал 13 сентября 2008 г.. Получено 7 сентября, 2008.
  7. ^ а б Lensink MF, Méndez R, Wodak SJ (декабрь 2007 г.). «Докинг и оценка белковых комплексов: CAPRI, 3-е издание». Белки. 69 (4): 704–18. Дои:10.1002 / prot.21804. PMID  17918726. S2CID  25383642.
  8. ^ "Rosetta @ home - Статус сервера" Оценка TeraFLOPS"". Rosetta @ home. 25 марта 2020 г.. Получено 25 марта, 2020.
  9. ^ «Rosetta @ home сплачивает легион компьютеров против коронавируса». HPCWire. 24 марта 2020 г.. Получено 25 марта, 2020.
  10. ^ а б Цао, Лунсин (9 сентября 2020 г.). «Дизайн de novo пикомолярных ингибиторов минипротеина SARS-CoV-2». Наука. 370 (6515): 426–431. Дои:10.1126 / science.abd9909. PMID  32907861. S2CID  221619912.
  11. ^ «Новости о коронавирусе от Дэвида Бейкера. Спасибо всем за ваш вклад!». Rosetta @ home. Розетта @ дом. 21 сентября 2020 г.. Получено 23 сентября, 2020.
  12. ^ а б Хатсон, Мэтью (18 сентября 2020 г.). «Ученые продвигаются к одному из Святых Граалей технологии». Житель Нью-Йорка. Получено 19 сентября, 2020.
  13. ^ а б Silva DA, Yu S, Ulge UY, Spangler JB, Jude KM, Labão-Almeida C, Ali LR, Quijano-Rubio A, Ruterbusch M, Leung I, Biary T., Crowley SJ, Marcos E, Walkey CD, Weitzner BD, Pardo -Avila F, Castellanos J, Carter L, Stewart L, Riddell SR, Pepper M, Bernardes GJ, Dougan M, Garcia KC, Baker D (январь 2019 г.). «De novo разработка мощных и селективных имитаторов IL-2 и IL-15». Природа. 565 (7738): 186–191. Bibcode:2019Натура.565..186С. Дои:10.1038 / s41586-018-0830-7. ЧВК  6521699. PMID  30626941.
  14. ^ а б «Еще одна публикация в журнале Nature, описывающая первые белки, созданные de novo с противораковой активностью». Rosetta @ home. 14 января 2020 г.. Получено 19 сентября, 2020.
  15. ^ а б «Загрузить клиентское программное обеспечение BOINC». BOINC. Калифорнийский университет. 2008 г.. Получено 1 декабря, 2008.
  16. ^ «Rosetta @ home: рекомендуемые системные требования». Rosetta @ home. Вашингтонский университет. 2008. Архивировано с оригинал 25 сентября 2008 г.. Получено 7 октября, 2008.
  17. ^ а б c "Rosetta @ home: Архив новостей". Rosetta @ home. Вашингтонский университет. 2016 г.. Получено 20 июля, 2016.
  18. ^ "Rosetta @ home: FAQ (в разработке) (сообщение 10910)". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. 2006 г.. Получено 7 октября, 2008.
  19. ^ Ким Д.Е. (2005). "Rosetta @ home: Random Seed (сообщение 3155)". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 октября, 2008.
  20. ^ «Rosetta @ home: Краткое руководство по Rosetta и ее графикам». Rosetta @ home. Вашингтонский университет. 2007. Архивировано с оригинал 24 сентября 2008 г.. Получено 7 октября, 2008.
  21. ^ Ким Д.Е. (2008). "Rosetta @ home: Проблемы с minirosetta версии 1. + (Сообщение 51199)". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  22. ^ а б "Розетта Коммонс". RosettaCommons.org. 2008. Архивировано с оригинал 15 сентября 2008 г.. Получено 7 октября, 2008.
  23. ^ Bourne PE, Helge W, ред. (2003). Структурная биоинформатика. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Liss. ISBN  978-0-471-20199-1. OCLC  50199108.
  24. ^ «Годовой рост белковых структур». Банк данных белков RCSB. 2008 г.. Получено 30 ноября, 2008.
  25. ^ Бейкер Д. (2008). "Rosetta @ home: журнал Дэвида Бейкера Rosetta @ home (сообщение 55893)". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 октября, 2008.
  26. ^ а б "Rosetta @ home: Обзор исследования". Rosetta @ home. Вашингтонский университет. 2007. Архивировано с оригинал 25 сентября 2008 г.. Получено 7 октября, 2008.
  27. ^ Копп Дж., Бордоли Л., Бэтти Дж. Н., Кифер Ф., Шведе Т. (2007). «Оценка прогнозов CASP7 для целей моделирования на основе шаблонов». Белки. 69 Дополнение 8: 38–56. Дои:10.1002 / prot.21753. PMID  17894352. S2CID  31575350.
  28. ^ Прочтите RJ, Chavali G (2007). «Оценка прогнозов CASP7 в категории высокоточного моделирования на основе шаблонов». Белки. 69 Дополнение 8: 27–37. Дои:10.1002 / prot.21662. PMID  17894351. S2CID  33172629.
  29. ^ а б Эмили Р, Йео ХК, Колаткар ПР, Кларк Н.Д. (2007). «Оценка предсказаний структуры CASP7 для целей без шаблонов». Белки. 69 Дополнение 8: 57–67. Дои:10.1002 / prot.21771. PMID  17894330. S2CID  38430899.
  30. ^ а б c Дас Р., Цянь Б., Раман С. и др. (2007). «Прогнозирование структуры для целей CASP7 с использованием всестороннего уточнения всех атомов с помощью Rosetta @ home». Белки. 69 Дополнение 8: 118–28. Дои:10.1002 / prot.21636. PMID  17894356. S2CID  17470364.
  31. ^ а б Ван С, Шулер-Фурман О, Андре I и др. (Декабрь 2007 г.). «RosettaDock в раундах CAPRI 6–12». Белки. 69 (4): 758–63. Дои:10.1002 / prot.21684. PMID  17671979. S2CID  9028237.
  32. ^ а б c Jiang L, Althoff EA, Clemente FR, et al. (Март 2008 г.). «Вычислительный дизайн de novo ретроальдольных ферментов». Наука. 319 (5868): 1387–91. Bibcode:2008Sci ... 319.1387J. Дои:10.1126 / science.1152692. ЧВК  3431203. PMID  18323453.
  33. ^ Хайден ЕС (13 февраля 2008 г.). «Протеиновый приз после отказа». Природа. Дои:10.1038 / новости.2008.569.
  34. ^ а б «Исследования, связанные с болезнями». Rosetta @ home. Вашингтонский университет. 2008. Архивировано с оригинал 23 сентября 2008 г.. Получено 8 октября, 2008.
  35. ^ Бейкер Д. (2008). "Rosetta @ home: дневник Дэвида Бейкера Rosetta @ home". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  36. ^ "Обновления исследований Rosetta @ home". Boinc.bakerlab.org. Получено 18 апреля, 2014.
  37. ^ "Архив новостей". Rosetta @ home. Получено 10 мая, 2019.
  38. ^ Кульман Б., Бейкер Д. (сентябрь 2000 г.). «Последовательности нативных белков близки к оптимальным по своей структуре». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 97 (19): 10383–88. Bibcode:2000PNAS ... 9710383K. Дои:10.1073 / пнас.97.19.10383. ЧВК  27033. PMID  10984534.
  39. ^ Томпсон М.Дж., Сиверс С.А., Караниколас Дж., Иванова М.И., Бейкер Д., Айзенберг Д. (март 2006 г.). «Метод 3D-профиля для идентификации фибриллообразующих сегментов белков». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 103 (11): 4074–78. Bibcode:2006ПНАС..103.4074Т. Дои:10.1073 / pnas.0511295103. ЧВК  1449648. PMID  16537487.
  40. ^ Брэдли П. "Rosetta @ home forum: прогноз структуры амилоидных фибрилл". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  41. ^ Бейкер Д. "Форум Rosetta @ home: Публикации о работе R @ H по поводу болезни Альцгеймера? (Сообщение 54681)". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 8 октября, 2008.
  42. ^ Ван С, Шулер-Фурман О, Бейкер Д. (май 2005 г.). «Улучшенное моделирование боковой цепи для стыковки белок-белок». Белковая наука. 14 (5): 1328–39. Дои:10.1110 / л.с. 041222905. ЧВК  2253276. PMID  15802647.
  43. ^ Gray JJ, Moughon S, Wang C и др. (Август 2003 г.). «Белок-белковая стыковка с одновременной оптимизацией смещения твердого тела и конформации боковой цепи». Журнал молекулярной биологии. 331 (1): 281–99. Дои:10.1016 / S0022-2836 (03) 00670-3. PMID  12875852.
  44. ^ а б Шулер-Фурман О., Ван С., Бейкер Д. (август 2005 г.). «Прогресс в стыковке белок-белок: предсказания атомного разрешения в эксперименте CAPRI с использованием RosettaDock с улучшенной обработкой гибкости боковой цепи». Белки. 60 (2): 187–94. Дои:10.1002 / prot.20556. PMID  15981249. S2CID  17672050.
  45. ^ Лейси Д. Б., Лин Х. С., Мельник Р. А. и др. (Ноябрь 2005 г.). «Модель летального фактора токсина сибирской язвы, связанного с защитным антигеном». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 102 (45): 16409–14. Bibcode:2005PNAS..10216409L. Дои:10.1073 / pnas.0508259102. ЧВК  1283467. PMID  16251269.
  46. ^ Альбрехт М.Т., Ли Х., Уильямсон Э.Д. и др. (Ноябрь 2007 г.). «Человеческие моноклональные антитела против летального фактора сибирской язвы и защитного антигена действуют независимо друг от друга для защиты от инфекции Bacillus anthracis и повышения эндогенного иммунитета к сибирской язве». Инфекция и иммунитет. 75 (11): 5425–33. Дои:10.1128 / IAI.00261-07. ЧВК  2168292. PMID  17646360.
  47. ^ Sprague ER, Wang C, Baker D, Bjorkman PJ (июнь 2006 г.). «Кристаллическая структура рецептора Fc HSV-1, связанного с Fc, раскрывает механизм биполярного связывания антител». PLOS Биология. 4 (6): e148. Дои:10.1371 / journal.pbio.0040148. ЧВК  1450327. PMID  16646632.
  48. ^ Полсон, Том (19 июля 2006 г.). «Фонд Гейтса выделяет 287 миллионов долларов на исследование вакцины против ВИЧ». Сиэтл Пост-Интеллидженсер. Получено 7 сентября, 2008.
  49. ^ Лю Ю. и др. (2007). «Разработка каркасов IgG1 b12 и иммуногенов внешнего домена на основе env ВИЧ-1, способных выявлять и обнаруживать IgG1 b12-подобные антитела» (PDF). Глобальное предприятие по разработке вакцины против ВИЧ. Архивировано из оригинал (PDF) 25 февраля 2009 г.. Получено 28 сентября, 2008.
  50. ^ Бейкер Д. "Архивы журнала Дэвида Бейкера Rosetta @ home (сообщение 40756)". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  51. ^ «Самонаводящиеся гены эндонуклеаз: новые инструменты для разработки и борьбы с популяциями комаров». Грандиозные проблемы глобального здравоохранения. Получено 7 сентября, 2008.
  52. ^ Виндбихлер Н., Папатанос П.А., Каттеручча Ф., Рэнсон Х., Берт А., Крисанти А. (2007). «Нацеленность на гены, опосредованные самонаводящейся эндонуклеазой, в клетках и эмбрионах Anopheles gambiae». Исследования нуклеиновых кислот. 35 (17): 5922–33. Дои:10.1093 / нар / гкм632. ЧВК  2034484. PMID  17726053.
  53. ^ Эшворт Дж., Хавранек Дж. Дж., Дуарте С.М. и др. (Июнь 2006 г.). «Вычислительная модернизация специфичности связывания и расщепления эндонуклеазной ДНК». Природа. 441 (7093): 656–59. Bibcode:2006Натура.441..656А. Дои:10.1038 / природа04818. ЧВК  2999987. PMID  16738662.
  54. ^ «Роль Розетты в борьбе с коронавирусом - Институт дизайна белков». Получено 6 марта, 2020.
  55. ^ «Обновление исследования коронавируса». Rosetta @ home Официальный Twitter. Розетта @ Дом. 26 июня 2020 г.. Получено 27 июня, 2020.
  56. ^ «Важные новости из @UWproteindesign: новый кандидат на лечение # COVID19! Еще нужны дополнительные лабораторные испытания. Спасибо всем волонтерам, которые помогли собрать данные для этого проекта !!». Розетта @ home Twitter. Розетта @ домашний Twitter. 9 сентября 2020 г.. Получено 19 сентября, 2020.
  57. ^ «Мини-биндеры de novo нацелены на белок SARS-CoV-2 Spike». Baker Lab. Baker Lab. 9 сентября 2020 г.. Получено 19 сентября, 2020.
  58. ^ Саймонс К.Т., Бонно Р., Ручински И., Бейкер Д. (1999). «Предсказание структуры белка Ab initio мишеней CASP III с использованием Rosetta». Белки. Дополнение 3: 171–76. Дои:10.1002 / (SICI) 1097-0134 (1999) 37: 3+ <171 :: AID-PROT21> 3.0.CO; 2-Z. PMID  10526365.
  59. ^ «Интервью с Дэвидом Бейкером». Команда распределенных вычислений Picard. 2006. Архивировано с оригинал 18 февраля 2009 г.. Получено 23 декабря, 2008.
  60. ^ Наули С., Кульман Б., Бейкер Д. (июль 2001 г.). «Компьютерная реконструкция пути сворачивания белка». Структурная биология природы. 8 (7): 602–05. Дои:10.1038/89638. PMID  11427890. S2CID  18542707.
  61. ^ Кульман Б., Дантас Г., Иретон Г.К., Варани Г., Стоддард Б.Л., Бейкер Д. (ноябрь 2003 г.). «Дизайн новой глобулярной белковой складки с точностью до атомного уровня». Наука. 302 (5649): 1364–68. Bibcode:2003Научный ... 302.1364K. Дои:10.1126 / science.1089427. PMID  14631033. S2CID  1939390.
  62. ^ Джонс Д.Т. (ноябрь 2003 г.). «Структурная биология. Учимся говорить на языке белков». Наука. 302 (5649): 1347–48. Дои:10.1126 / science.1092492. PMID  14631028. S2CID  83109899.
  63. ^ von Grotthuss M, Wyrwicz LS, Pas J, Rychlewski L (июнь 2004 г.). «Точное предсказание белковых структур». Наука. 304 (5677): 1597–99, ответ автора 1597–99. Дои:10.1126 / science.304.5677.1597b. PMID  15192202. S2CID  29787060.
  64. ^ Цитирующие статьи: Kuhlman et al. (2003) «Дизайн новой глобулярной белковой складки с точностью до атомного уровня.'". ISI Web of Science. Получено 10 июля, 2008.
  65. ^ «Молекула месяца за октябрь 2005 года: дизайнерские белки». Банк данных белков RCSB. Получено 7 сентября, 2008.
  66. ^ "Домашняя страница лаборатории Кульман". Кульманская лаборатория. Университет Северной Каролины. Получено 7 сентября, 2008.
  67. ^ «Веб-сервер RosettaDesign». Кульманская лаборатория. Университет Северной Каролины. Получено 7 сентября, 2008.
  68. ^ а б Gray JJ, Moughon SE, Kortemme T и др. (Июль 2003 г.). «Прогнозы стыковки белок-белок для эксперимента CAPRI». Белки. 52 (1): 118–22. CiteSeerX  10.1.1.80.9354. Дои:10.1002 / prot.10384. PMID  12784377. S2CID  1186127.
  69. ^ Daily MD, Masica D, Sivasubramanian A, Somarouthu S, Gray JJ (2005). «Раунды 3–5 CAPRI показывают многообещающие успехи и будущие проблемы для RosettaDock». Белки. 60 (2): 181–86. CiteSeerX  10.1.1.521.9981. Дои:10.1002 / prot.20555. PMID  15981262. S2CID  21137936. Архивировано из оригинал 30 июня 2012 г.
  70. ^ Méndez R, Leplae R, Lensink MF, Wodak SJ (2005). «Оценка прогнозов CAPRI в 3–5 раундах показывает прогресс в процедурах стыковки». Белки. 60 (2): 150–69. Дои:10.1002 / prot.20551. PMID  15981261. S2CID  24626361. Архивировано из оригинал 30 июня 2012 г.
  71. ^ "Сервер RosettaDock". Rosetta Commons. Получено 28 марта, 2020.
  72. ^ «Белково-белковая стыковка в Rosetta @ home». Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  73. ^ «Веб-сервер Robetta». Бейкерская лаборатория. Вашингтонский университет. Получено 7 мая, 2019.
  74. ^ Алой П., Старк А., Хэдли С., Рассел Р. Б. (2003). «Прогнозы без шаблонов: новые складки, вторичная структура и контакты в CASP5». Белки. 53 Дополнение 6: 436–56. Дои:10.1002 / prot.10546. PMID  14579333. S2CID  22274928.
  75. ^ Tress M, Ezkurdia I, Graña O, López G, Valencia A (2005). «Оценка прогнозов, представленных для категории сравнительного моделирования CASP6». Белки. 61 Дополнение 7: 27–45. Дои:10.1002 / prot.20720. PMID  16187345. S2CID  24617067.
  76. ^ Бэтти Дж., Копп Дж., Бордоли Л., Рид Р. Дж., Кларк Н. Д., Шведе Т. (2007). «Автоматизированные предсказания сервера в CASP7». Белки. 69 Дополнение 8: 68–82. Дои:10.1002 / prot.21761. PMID  17894354. S2CID  29879391.
  77. ^ Chivian D, Kim DE, Malmström L, Schonbrun J, Rohl CA, Baker D (2005). «Прогнозирование структур CASP6 с использованием автоматизированных протоколов Robetta». Белки. 61 Дополнение 7: 157–66. Дои:10.1002 / prot.20733. PMID  16187358. S2CID  8122486.
  78. ^ Бейкер Д. "Журнал Дэвида Бейкера Rosetta @ home, сообщение 52902". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  79. ^ Овчинников, С; Kim, DE; Wang, RY; Лю, Y; DiMaio, F; Бейкер, Д. (сентябрь 2016 г.). «Улучшенное предсказание структуры de novo в CASP11 за счет включения информации о коэволюции в Rosetta». Белки. 84 Дополнение 1: 67–75. Дои:10.1002 / prot.24974. ЧВК  5490371. PMID  26677056.
  80. ^ Бейкер Д. "Rosetta @ home Journal Дэвида Бейкера (сообщение 52963)". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 16 сентября, 2008.
  81. ^ «Форумы Foldit: сколько пользователей у Foldit? И т.д. (сообщение 2)». Вашингтонский университет. Получено 27 сентября, 2008.
  82. ^ «Foldit: часто задаваемые вопросы». сложите его. Вашингтонский университет. Получено 19 сентября, 2008.
  83. ^ «Список проектов - BOINC». Калифорнийский университет. Получено 8 сентября, 2008.
  84. ^ Группа Панде (2010). «Часто задаваемые вопросы о высокой производительности». Стэндфордский Университет. Архивировано из оригинал (ВОПРОСЫ-ОТВЕТЫ) 21 сентября 2012 г.. Получено 19 сентября, 2011.
  85. ^ 7im (2 апреля 2010 г.). «Re: Ответы на: Причины отказа от F @ H». Получено 19 сентября, 2011.
  86. ^ Виджай Панде (5 августа 2011 г.). «Страница результатов обновлена ​​- новый ключевой результат опубликован в нашей работе в разделе« Болезнь Альцгеймера »». Получено 19 сентября, 2011.
  87. ^ Группа Панде. "FAQ по изучению болезней Folding @ home". Стэндфордский Университет. Архивировано из оригинал (ВОПРОСЫ-ОТВЕТЫ) 11 октября 2007 г.. Получено 12 сентября, 2011.
  88. ^ Виджай Панде (26 сентября 2007 г.). «Как работает FAH: Молекулярная динамика». Получено 10 сентября, 2011.
  89. ^ а б tjlane (9 июня 2011 г.). «Re: Course Grained Protein сворачивается менее чем за 10 минут». Получено 19 сентября, 2011.
  90. ^ jmn (29 июля 2011 г.). «Rosetta @ home и Folding @ home: дополнительные проекты». Получено 19 сентября, 2011.
  91. ^ Pande Group. «Статистика клиента по ОС». Стэндфордский Университет. Получено 18 октября, 2011.
  92. ^ а б "Rosetta @ home: кредитный обзор". boincstats.com. Получено 28 марта, 2020.
  93. ^ Мальмстрём Л., Риффл М., Штраус С.Е. и др. (Апрель 2007 г.). «Назначение суперсемейства для протеома дрожжей посредством интеграции предсказания структуры с генной онтологией». PLOS Биология. 5 (4): e76. Дои:10.1371 / journal.pbio.0050076. ЧВК  1828141. PMID  17373854.
  94. ^ Бонно Р. (2006). "Сообщения на доске объявлений World Community Grid: переход HPF -> HPF2". Лаборатория Бонно, Нью-Йоркский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  95. ^ «Список публикаций Ришара Бонно». Bonneau Lab, Нью-Йоркский университет. Архивировано из оригинал 7 июля 2008 г.. Получено 7 сентября, 2008.
  96. ^ Бонно Р. "Сообщения на доске объявлений World Community Grid". Bonneau Lab, Нью-Йоркский университет. Архивировано из оригинал 4 июля 2008 г.. Получено 7 сентября, 2008.
  97. ^ «Predictor @ home: разработка новых областей применения для P @ H». Исследовательская группа Брукса. Получено 7 сентября, 2008.[мертвая ссылка ]
  98. ^ Каррильо-Трипп М (2007). "dTASSER". Научно-исследовательский институт Скриппса. Архивировано из оригинал 6 июля 2007 г.. Получено 7 сентября, 2008.
  99. ^ "RALPH @ home сайт". RALPH @ домашние форумы. Вашингтонский университет. Получено 7 сентября, 2008.
  100. ^ "Rosetta @ home". Получено 19 марта, 2020.
  101. ^ "Rosetta @ home: объяснение новой кредитной системы". Rosetta @ домашние форумы. Вашингтонский университет. 2006 г.. Получено 8 октября, 2008.
  102. ^ «BOINCstats: сравнение кредитоспособности проекта». boincstats.com. 2008. Архивировано с оригинал 13 сентября 2008 г.. Получено 8 октября, 2008.
  103. ^ «Кредит разделен на проекты». boincstats.com. Получено 19 февраля, 2015.
  104. ^ "Rosetta @ home: предсказатель дня".. Rosetta @ home. Вашингтонский университет. 2008. Архивировано с оригинал 24 сентября 2008 г.. Получено 8 октября, 2008.
  105. ^ "Rosetta @ home: сворачивание белков, дизайн и стыковка". Rosetta @ home. Вашингтонский университет. 2008 г.. Получено 8 октября, 2008.

внешние ссылки

Онлайн-услуги Rosetta

  • Rosetta Commons список доступных серверов
  • Робетта Сервер предсказания структуры белка
  • РОЗИ Док, дизайн и т. Д. Многофункциональный серверный комплект
  • RosettaDesign Сервер белкового дизайна
  • Розетта Сервер гибкого проектирования магистральных сетей и белков