DNA@Home

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Das Ziel von DNA@Home ist aufzudecken, was genau die Gene in der DNA reguliert. Ist Dir je aufgefallen, dass Hautzellen anders sind als Muskelzellen und dass diese sich wiederum von Knochenzellen unterscheiden, obwohl alle Zellen Deines Körpers die selben Gene in ihrer DNA tragen? Der Grund für diese Unterschiede ist die Tatsache, dass nicht alle Gene in allen Zellen stets angeschaltet sind. Abhängig vom Zelltyp und vom aktuellen Zustand der Zelle ist nur ein Bruchteil der Gene aktiviert, während der Rest abgeschaltet ist. DNA@Home benutzt statistische Algorithmen, um das Geheimnis dieser differentiellen Regulation zu lüften und setzt dafür freiwillig bereitgestellte Rechenressourcen ein.

Das wichtigste Prinzip der Genregulation findet auf Ebene der sogenannten Transkription statt. Dies ist ein Prozess, bei dem ein Protein namens RNA Polymerase ein Gen vom Anfang bis zu seinem Ende auf dem DNA-Doppelstrang liest und in ein RNA-Botenmolekül übersetzt - die sogenannten mRNA. Diese wird dann freigesetzt. Andere Moleküle, die man als Transkriptionsfaktoren bezeichnet und die ebenfalls Proteine sind, können am Anfang eines Gens an die DNA binden und die RNA-Polymerase entweder dabei unterstützen oder z.B. durch Bindung im proteinkodierenden Bereich durch Blockade des Leseweges davon abhalten, ein Gen in mRNA umzuschreiben. Es ist die Präsenz oder Abwesenheit dieser Transkriptionsfaktoren, die bestimmt, ob ein Gen im Sinne des Transkriptionsprozesses an- oder abgeschaltet ist. Unglücklicherweise hat man bisher für die meisten Gene keine genaue Kenntnis davon, welche Transkriptionsfaktoren nun welche Gene regulieren.

Dna2.jpg

Transkriptionsfaktoren haben sogenannte Fingerelemente, die bevorzugt an gewisse, kurze Sequenzelemente im Buchstabenkode der DNA binden, jedoch wissen wir in vielen Fällen nicht genau, um welche Sequenzfolgen es sich handelt. Die DNA@Home Software sucht nun nach kurzen Abfolgen von Basen, die mehr oder weniger identisch sind in der Nähe des Anfangs von verschiedenen Genen innerhalb desselben Genoms und in Genomen verwandter Organismen. Da DNA Sequenzen eines Genoms lang sind (im Bereich von Millionen bis Milliarden von Nukleotidbasen bzw. "Buchstaben") und die Transkriptionsfaktorerkennungssegmente nur kurz und zudem von einem Gen zum anderen nur ansatzweise konserviert sind, handelt es sich hier um ein sehr rechenintensives Problem, das dem Suchen einer Nadel in einem Heuhaufen gleichkommt. Wir hoffen, dass Dein Computer dabei helfen kann.

Es wird an der gleichen technischen Uni durchgeführt wie Milkyway@home.

Travis Desell ist inzwischen zum Rochester Institute of Technology gewechselt.

Die Homepage vom Citizen Science Grid ist nicht mehr erreichbar. Abruf vom 2.10.2018.

Das Projekt gehört zum Citizen Science Grid.


Inhalt

Projektübersicht

InfoIcon.png DNA@Home
Name DNA@Home
Kategorie Biologie
Ziel
Kommerziell   nein
Homepage ehemals: csgrid.org/csg/dna/


Uni.jpg Fakultät für Computerwisschenschaft
Rensselaer Polytechnic Institute, New York, USA


Projektstatus

InfoIcon.png Projektstatus
Status   inaktiv
Beginn 14. April 2010
Ende inaktiv

Überprüft: 2.10.2018

Projektlinks

Clientprogramm

Betriebssysteme

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WU-Informationen

Aktuelle und genaue Details für BOINC-Projekte gibt es bei WUProp.

Name RAM Dauer Deadline Speicherplatz Download Upload Mindestanforderung

Die Dauer ist die durchschnittliche Rechenzeit, die auf entsprechender CPU (Taktung in der Klammer) gebraucht wird.
Die Deadline ist die Zeitspanne, in der die Work unit berechnet sein muss.


Installation

DNA@Home benutzt die BOINC-Infrastruktur. Die Anmeldung, Installation und Konfiguration sind auf der allgemeinen BOINC-Seite beschrieben.




Eigene Werkzeuge