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.
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.
Das Projekt gehört zum Citizen Science Grid.
Inhalt
Projektübersicht
 DNA@Home
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|---|---|
| Name | DNA@Home |
| Kategorie | Biologie |
| Ziel | |
| Kommerziell | nein |
| Homepage | http://csgrid.org/csg/dna/ |
| Dieses Projekt wird in den USA durchgeführt. |
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Department of Software Engineering Rochester Institute of Technology, USA |
Projektstatus
Überpüft: 13.05.2020 (Projekt erreichbar, verteilt aber schon länger keine WUs mehr)
Projektlinks
Clientprogramm
Betriebssysteme
| Windows | ||
| Windows 64bit | ||
| Linux | ||
| Linux 64bit | ||
| Linux on ARM | ||
| Android | ||
| Raspberry Pi | ||
| DOS | ||
| MacOS X | ||
| MacOS X 64bit | ||
| BSD | ||
| CUDA | ||
| OpenCL | ||
| OpenCL | ||
| Solaris | ||
| Java (betriebssystemunabhängig) |
WU-Informationen
Aktuelle und genaue Details für BOINC-Projekte gibt es bei WUProp.
| Name | RAM | Dauer | Deadline | Speicherplatz | Download | Upload | Mindestanforderung |
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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.
Veröffentlichte Versionen
Die jeweils aktuellen Versionen können hier eingesehen werden.
Installation
DNA@Home benutzt die BOINC-Infrastruktur. Die Anmeldung, Installation und Konfiguration sind auf der allgemeinen BOINC-Seite beschrieben.
Meldungen
Ausgesuchte Meldungen
24.06.2009: iSGTW Opinion - The age of citizen cyberspace
- 27.01.2008: Asynchronous Genetic Search for Scientific Modeling on Large-Scale Heterogeneous Environments
RSS-Feed
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