Rosetta@home
Rosetta@home är ett distributed computing-projekt för att förutsäga proteinstrukturer. Rosetta@home använder plattformen Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC), som drivs av Bakerlaboratoriet vid University of Washington. Rosetta@homes mål är att förutse hur protein binder sig med andra protein och att designa nya proteiner. Detta sker med hjälp av cirka sextiotusen aktiva datorer på vilka frivilliga installerat Rosetta@home. Den genomsnittliga databehandlingen var 83 teraflops den 18 april 2014. 

Foldit är ett videospel kopplat till Rosetta@home som syftar till att uppnå dessa mål med hjälp av crowdsourcing. Även om mycket av projektet är inriktat mot grundforskning, såsom att förbättra noggrannhet och robusthet i proteomikmetoder, arbetar Rosetta@home även med tillämpad forskning om malaria, Alzheimers sjukdom och andra patologier.

Rosetta@home använder, likt alla BOINC-projekt, datorkraft från volontärers datorer för att utföra beräkningar på enskilda arbetsenheter. Det stora krävande projektet delas alltså upp i mängder av mindre uppgifter som kan lösas av en enklare dator. Avslutade uppgifter skickas till en central projektserver där de valideras och assimileras i projektet databas. Projektet är plattformsoberoende, och körs på en mängd olika hårdvarukonfigurationer. Användare kan se hur den förutsedda proteinstrukturen ser ut på sin Rosetta@home-skärmsläckare.

Förutom sjukdomsrelaterad forskning, tjänar Rosetta@home-nätverket som ett ramverk för att testa nya metoder i strukturell bioinformatik. Efter att dessa nya metoder blivit tillräckligt utvecklade samt genomgått tester som visar att de är stabila på Rosetta@homes stora och varierade samling av anslutna datorer används de nya metoderna sedan i andra Rosetta-baserade applikationer, såsom RosettaDoc och Human Proteome Folding Project. Rosetta@home rankas konsekvent som en av de främsta förutsägarna av dockningar, och är en av de bästa förutsägarna för tertiärstrukturer som finns tillgängliga.
item operated
operating system