GENE@Home

GENE@Home wird als Teil des TN-Grid betrieben.

Es ist das erste laufende Projekt von TN-Grid, welches in Zusammenarbeit mit der Fondazione Edmund Mach (FEM) und dem Department of Information Engineering and Computer Science (DISI) der UNITN durchgeführt wird.

Gene@home analysiert genetische Regulationsnetzwerke. Konkret wird die Pflanze Arabidopsis thaliana (Schotenkresse) untersucht. Schaut man sich die WU-Bezeichnungen an, so erkennt man darin Namen von Genen, die üblicherweise in Bakterien vorkommen (z.B. "uspG"). Mit gene@home wird basierend auf einer iterativen Variante des sogenannten PC-Algorithmus untersucht, inwiefern das Hinzufügen neuer Gene (hier z.B. aus dem Darmbakterium E. coli) eine Veränderung des regulatorischen Gen-Netzwerkes in Arabidospis thaliana verursacht.

Wer sich dafür interessiert, was die in den einzelnen WU-Namen angegebenen Gene für Funktionen haben, der kann dies hier recherchieren:

E. coli (Stamm: MG1655): https://ecocyc.org/ A. thaliana (Stamm: col): https://www.biocyc.org/organism-summary?object=ARA

Gebt einfach mal die Gen-Namen eurer WUs dort oben rechts ein. Es scheint übrigens auch RNA WUs zu geben.

Projektübersicht

GENE@Home
Name	GENE@Home
Kategorie	Biologie
Ziel	Analysation genetischer Regulationsnetzwerke
Kommerziell	nein
Homepage	gene.disi.unitn.it/test/genehome/en/hf

	Dieses Projekt wird in Italien durchgeführt.

DISI Universität Trento, Italien

Projektstatus

Projektstatus
Status	aktiv
Beginn	12.12.2013
Ende	noch aktiv

Projektlinks

• Homepage

Neuigkeiten (RSS-Feed)

• Publikationen

Statistiken

Wo	Übersicht	Top Teams	Top User
Projekt Home Page	Übersicht	Top Teams	Top User

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Clientprogramm

Betriebssysteme

	Windows
	Windows 64bit
	Linux
	Linux 64bit
	Linux on ARM
	DOS
	MacOS X 64bit
	BSD
	Solaris
	Java (betriebssystemunabhängig)

Client-Eigenschaften

Funktioniert auch über Proxy
Normal ausführbares Programm
Als Bildschirmschoner benutzbar
Kommandozeilenversion verfügbar
Personal Proxy für Work units erhältlich
Work units auch per Mail austauschbar
Quellcode verfügbar
Auch offline nutzbar
Checkpoints

Veröffentlichte Versionen

Die jeweils aktuellen Versionen können hier eingesehen werden.

Installation

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

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Meldungen

RSS-Feed

Storage problem (2021-10-14 11:35:54)

Ausgesuchte Links

• 21.09.2018: Discovering Causal Relationships in Grapevine Expression Data to Expand Gene Networks. A Case Study: Four Networks Related to Climate Change

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Qualitätssicherung

18.05.2020 - Projektstatus überprüft