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Rosetta@home

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목차

1. 개요

Rosetta@home은 분산 컴퓨팅 플랫폼 BOINC를 사용하여 단백질 구조 예측 연구를 수행하는 프로젝트이다. Windows, Linux, macOS 등 다양한 운영체제에서 실행되며, 자원봉사자의 컴퓨터를 활용하여 단백질 구조 예측 계산을 수행한다. 이 프로젝트는 단백질 구조 예측 기술을 활용하여 신약 개발 및 질병 연구에 기여하는 것을 목표로 하며, SARS-CoV-2 스파이크 단백질 구조 예측 및 항바이러스 단백질 개발, 알츠하이머병, HIV, 말라리아 등 질병 관련 연구에도 활용된다. Rosetta@home은 단백질 구조 예측 소프트웨어인 Rosetta를 사용하며, Foldit, Robetta, RoseTTAFold 등 관련 소프트웨어를 제공한다.

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Rosetta@home - [IT 관련 정보]에 관한 문서
프로젝트 개요
이름Rosetta@home
설명단백질 폴딩 연구를 위한 BOINC 기반 자원 봉사 컴퓨팅 프로젝트
Rosetta@home 로고
Rosetta@home 로고
개발자워싱턴 대학교 베이커 연구소, Rosetta Commons
배포일2005년 10월 6일
최신 버전Rosetta: 4.20
최신 버전 배포일2020년 5월 1일
Rosetta Mini 최신 버전3.78
Rosetta Mini 최신 버전 배포일2017년 10월 3일
Rosetta for Android 최신 버전4.20
Rosetta for Android 최신 버전 배포일2020년 5월 1일
운영체제Windows, macOS, Linux, Android
플랫폼BOINC
상태활성
라이선스학술 및 비영리 목적의 프리웨어, 독점
웹사이트Rosetta@home 공식 웹사이트
성능68,735 기가FLOPS
총 사용자 수1,381,253명
활성 사용자 수11,730명
총 호스트 수4,537,689대
활성 호스트 수23,122대
Rosetta@home 스크린샷
Rosetta@home 스크린샷
관련 정보
관련 링크Rosetta@home 애플리케이션
Rosetta@home 정보 (University of Washington)
Rosetta@home, 코로나바이러스에 대항하기 위해 컴퓨터 군단을 소집 (HPCWire)
기타 프로젝트
rosetta python projects1.03 (vbox64) /
Rosetta Beta
최신 버전6.06

2. 연산 플랫폼

Rosetta@home 애플리케이션과 BOINC 분산 컴퓨팅 플랫폼은 마이크로소프트 윈도우, 리눅스, 매킨토시 플랫폼에서 사용할 수 있다. (BOINC는 FreeBSD와 같은 다른 플랫폼에서도 실행할 수 있다).[261] Rosetta@home에 참여하려면 적어도 클럭 속도 500 MHz 이상의 중앙처리장치(CPU), 200 메가바이트의 남은 디스크 공간, 512 메가바이트의 물리 메모리, 인터넷 연결이 필요하다.[262]

표준 HTTP (포트 80)가 BOINC 클라이언트와 워싱턴 대학교 Rosetta@home 서버 간 통신에 쓰인다. HTTPS (포트 443)은 암호 교환을 하는 동안에 쓰인다. BOINC 클라이언트의 원격 및 로컬 제어는 포트 31416과 포트 1043을 이용하며 방화벽을 사용하는 경우 이 포트들의 차단을 해제해야 이용할 수 있다.[264]

Rosetta@home은 다른 응용 프로그램이 CPU 자원을 요구하면, 그 요구하는 만큼의 자원을 해제하여 일반적인 컴퓨터 이용에 영향을 주지 않는다. 사용자 계정 설정을 통해 Rosetta@home이 이용할 수 있는 CPU 자원의 최대 백분율을 지정하여 컴퓨터의 전력 소비나 발열을 최소화하면서 충분한 성능을 낼 수 있도록 조절할 수 있다. Rosetta@home이 처리하는 날의 수도 사용자 계정 설정을 통해 조절할 수 있다.

3. 프로젝트의 의의

게놈 시퀀싱 프로젝트 확산으로 과학자들은 많은 단백질의 1차 구조를 알게 되었지만, 기능을 이해하고 합리적인 신약 설계를 위해서는 3차원 3차 구조를 알아야 한다.

CASP6 타겟 T0281, 원자 수준 해상도에 접근한 최초의 ''ab initio'' 단백질 구조 예측. 로제타는 T0281에 대한 모델을 생성했으며 (겹쳐진 마젠타색) 결정 구조 (파란색)에서 1.5 옹스트롬(Å) RMSD를 보였다.


단백질 3D 구조는 X선 결정학 또는 핵자기 공명 (NMR) 분광법으로 실험적으로 결정되는데, 이 과정은 느리고 (몇 주 또는 몇 달 소요) 비용이 많이 든다 (단백질 하나당 약 10만달러).[24] 새로운 서열 발견 속도가 구조 결정 속도를 훨씬 능가한다. 국립생명공학정보센터(NCBI)의 비중복 (nr) 단백질 데이터베이스에서 사용 가능한 7,400,000개 이상의 단백질 서열 중, 52,000개 미만의 단백질 3D 구조만 단백질 데이터 뱅크에 보관되었다.[25] Rosetta@home의 주요 목표 중 하나는 기존 방법과 동일한 정확도로 단백질 구조를 예측하지만, 시간과 비용을 훨씬 줄이는 것이다. 또한 G 단백질 연결 수용체 (GPCR)같은 막 단백질 구조 및 도킹을 결정하는 방법을 개발한다.[26] GPCR은 기존 기술로는 분석하기 어렵지만, 현대 약물의 대부분의 타겟이다.[27]

단백질 구조 예측 발전은 격년 단백질 구조 예측 기술의 중요 평가 (CASP) 실험에서 평가된다. Rosetta@home의 기반 프로그램인 Rosetta는 2002년 CASP5 이후 사용되어 왔다. 2004년 CASP6 실험에서 Rosetta는 CASP 타겟 T0281에 대한 모델에서 원자 수준 해상도에 가까운 ''ab initio 단백질 구조 예측''을 처음으로 생성했다.[28] ''Ab initio'' 모델링은 구조적 상동성 정보를 사용하지 않고 서열 상동성 정보와 단백질 내 물리적 상호 작용 모델링에 의존해야 하므로 특히 어렵다. Rosetta@home은 2006년부터 CASP에 사용되었으며 CASP7에서 상위 예측자 중 하나였다.[29][30][31] 이러한 예측은 Rosetta@home 자원봉사자들의 컴퓨팅 파워로 가능했다.[32] 컴퓨팅 파워가 증가함에 따라 Rosetta@home은 배열 공간의 더 많은 영역을 샘플링할 수 있게 되었으며, 이는 레빈탈의 역설에 따르면 단백질 길이에 따라 지수적으로 증가할 것으로 예측된다.

Rosetta는 단백질 복합체의 구조, 즉 4차 구조를 결정하는 단백질-단백질 도킹 예측에도 사용된다. 이러한 단백질-단백질 상호 작용은 항원-항체 및 효소-억제제 결합, 세포 내 수입 및 수출을 포함하여 많은 세포 기능에 영향을 미친다. 이러한 상호 작용을 결정하는 것은 신약 설계에 매우 중요하다. Rosetta는 상호 작용 예측의 중요 평가 (CAPRI) 실험에 사용되며, CASP가 단백질 구조 예측 발전을 측정하는 방식과 유사하게 단백질 도킹 분야 상태를 평가한다. Rosetta@home 자원봉사자의 컴퓨팅 파워는 CAPRI 2007에서 Rosetta 성능에 주요 요인으로 언급되었으며, 여기서 도킹 예측은 가장 정확하고 완전한 예측 중 하나였다.[33]

2008년 초, Rosetta는 자연에서 관찰된 적 없는 기능을 가진 단백질을 계산적으로 설계하는 데 사용되었다.[34] 이는 2004년 고위험 논문 철회에 의해 부분적으로 영감을 받았으며, 이 논문은 원래 자연 형태보다 향상된 효소 활성을 가진 단백질의 계산 설계를 설명했다.[35] 데이비드 베이커 그룹의 2008년 학술 논문은 이 단백질 설계 방법에 대한 중요한 개념 증명을 나타냈다.[34] 이러한 단백질 설계는 신약 개발, 그린 케미스트리, 생물 정화에 미래 응용 분야를 가질 수 있다.[34]

Rosetta 컴퓨터 프로그램은 2024년 노벨 화학상의 과학적 배경에서 언급되었다.[36]

4. 질병 관련 연구

Rosetta@home은 단백질 구조 예측, 도킹, 디자인 외에도 다양한 질병 관련 연구에 활용되고 있다.[270] 데이비드 베이커의 Rosetta@home 저널에는 여러 소규모 연구 프로젝트가 기술되어 있다.[271]

Rosetta@home은 알츠하이머병, 탄저균, 단순 헤르페스 바이러스 1형(HSV-1), HIV, 말라리아 연구에 기여하고 있다. 또한, SARS-CoV-2 연구에도 활용되어 스파이크 단백질 구조 예측 및 항바이러스 단백질 개발에 중요한 역할을 수행했으며, 암 치료제 개발에도 기여하고 있다.

4. 1. 알츠하이머병

로제타 디자인(RosettaDesign)은 아밀로이드와 유사한 섬유를 형성할 가능성이 높은 아밀로이드성 단백질 영역을 정확하게 예측하는 데 사용되었다.[41] 로제타 디자인은 관심 있는 단백질의 헥사펩타이드(6개 아미노산 길이의 단편)에서 알려진 섬유 형성 헥사펩타이드와 유사한 구조에 대해 가장 낮은 에너지 일치를 선택하여 무작위 단백질보다 섬유 형성 가능성이 두 배 높은 펩타이드를 식별할 수 있었다.[42] Rosetta@home은 알츠하이머병의 원인으로 추정되는 섬유 형성 단백질인 아밀로이드 베타 구조 예측에도 사용되었다.[43] 아직 발표되지는 않았지만, 섬유 형성을 막을 수 있는 로제타 디자인 단백질에 대한 예비 결과가 나왔지만, 질병 예방 효과는 불확실하다.[44]

4. 2. 탄저균

Rosetta의 또 다른 구성 요소인 RosettaDock[172][173][174]은 탄저균 독소(Anthrax toxin|탄저균 독소영어)를 구성하는 3가지 단백질(치사 인자(LF), 부종 인자(EF), 보호 항원(PA)) 간의 상호 작용을 모델링하기 위해 실험적 방법과 함께 사용되었다. 이 컴퓨터 모델은 LF와 PA의 도킹을 정확하게 예측하고 각 단백질의 어떤 도메인이 LF와 PA 복합체에 관여하는지를 밝혔다. 이러한 통찰력은 궁극적으로 탄저병 백신의 개선으로 이어지는 연구에 활용되었다[175][176].

4. 3. 단순 헤르페스 바이러스 1

RosettaDock은 항체(면역글로불린 G)와 항바이러스 항체를 분해하는 역할을 하는 단순 헤르페스 바이러스 1형(HSV-1)이 발현하는 표면 단백질 간의 도킹 모델링에 사용되었다. RosettaDock에 의해 예측된 단백질 복합체는 특히 구하기 어려운 실험 모델과 밀접하게 일치했으며, 연구자들은 이 도킹 방법이 X선 결정학이 단백질-단백질 인터페이스 모델링에서 겪고 있는 문제 중 일부를 해결할 수 있다고 결론 내렸다.[177]

4. 4. HIV

빌 & 멀린다 게이츠 재단에서 1939.9999999999998만달러를 지원받은 연구의 일환으로, Rosetta@home은 인간 면역 결핍 바이러스(HIV)를 위한 여러 가지 잠재적인 백신 설계를 위해 사용되고 있다.

4. 5. 말라리아

로제타@홈은 '글로벌 헬스 그랜드 챌린지' 이니셔티브 연구의 일환으로, 감비아 얼룩날개모기(''Anopheles gambiae'')를 근절하거나 말라리아 감염을 막는 새로운 호밍 엔도뉴클레아제 단백질을 설계하는 데 사용되고 있다.[182] 이러한 계산 과학적 단백질 설계 방법은 단백질과 DNA의 상호작용을 정밀하게 모델링하고 변화시킬 수 있어, 유전자 치료 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.[183][184]

4. 6. COVID-19

Rosetta 분자 모델링 스위트는 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 원자 수준 구조를 실험실에서 측정하기 수 주 전에 정확하게 예측하는 데 사용되었다.[185] 2020년 6월 26일, 해당 프로젝트는 실험실에서 SARS-CoV-2 바이러스를 중화하는 항바이러스 단백질 생성에 성공했으며, 이러한 실험적 항바이러스제가 동물 실험 시험을 위해 최적화되고 있다고 발표했다.[186]

이후 10가지 종류의 SARS-CoV-2 미니 단백질 억제제를 설명하는 논문이 2020년 9월 9일, ''사이언스''지에 게재되었다. 이 억제제 중 LCB1과 LCB3 두 가지는 SARS-CoV-2에 대해 개발된 최고의 단클론 항체보다 몰비, 질량 모두 수 배 이상 효력이 있다고 한다. 더불어 이 연구에서는 이 억제제가 고온에서도 활성을 유지하며, 항체보다 20배 작아 잠재적 중화 활성 부위를 20배 더 많이 가지며, 국소 투여 시 약효를 높일 수 있다는 것을 시사했다. 본 억제제의 작은 크기와 높은 안정성으로 인해, 비강에 바르는 젤 제제나 호흡기에 직접 투여하는 분말 형태로 적합할 것으로 기대하고 있다. 연구팀은 향후 이러한 억제제를 치료제 및 예방약으로 개발하는 것을 목표로 하고 있다.[187] 2021년 7월 현재, 이러한 항바이러스제 후보는 2022년 초에 임상 시험을 시작할 것으로 예측되었으며, 전임상 시험 및 초기 임상 시험을 위해 빌&멜린다 게이츠 재단으로부터 자금 지원을 받았다.[188] 동물 실험에서, 이러한 항바이러스제 후보는 알파, 베타, 감마 등 우려되는 변이종에 효과적이었다.[189][190][191]

Rosetta@home은 계산으로 설계된 200만 개 이상의 SARS-CoV-2 스파이크 결합 단백질의 스크리닝에 사용되었으며, 이 연구에 기여했다.[192][193]

4. 7. 암

Rosetta@home 연구자들은 IL-2 수용체의 알파 소단위체와 상호 작용하지 않는 Neoleukin-2/15(네오류킨-2/15)라는 작용제를 설계했다.[194] 이러한 면역 신호 분자는 암 치료에 유용하다. 자연 발생 IL-2는 알파 소단위체와의 상호 작용으로 인해 독성이 있지만, 설계된 단백질은 적어도 동물 모델에서는 훨씬 안전하다.[64] Rosetta@home은 설계를 검증하는 데 도움이 된 "순방향 폴딩 실험"에 기여했다.[17]

2020년 9월 ''뉴요커'' 기사에서 데이비드 베이커는 Neoleukin-2/15가 "올해 말"에 인간 임상 시험을 시작할 것이라고 말했다. Neoleukin-2/15는 베이커 연구실에서 분사된 회사인 Neoleukin에 의해 개발되고 있다.[65] 2020년 12월, Neoleukin은 Neoleukin-2/15의 추가 개발품인 NL-201의 1상 임상 시험을 시작하기 위해 미국 식품의약국에 신약 연구 신청서를 제출할 것이라고 발표했다. 호주에서도 유사한 신청서가 제출되었으며, Neoleukin은 1상 임상 시험에 최대 120명의 참가자를 등록할 수 있기를 희망한다.[66] 1상 인간 임상 시험은 2021년 5월 5일에 시작되었다.[16]

5. Rosetta 소프트웨어

'''로제타'''(Rosetta)는 Rosetta@home에서 단백질 구조 예측을 수행하는 데 사용되는 소프트웨어다. 이 소프트웨어는 BOINC 클러스터 외에도 단일 컴퓨터나 슈퍼컴퓨터에서도 실행할 수 있다. 다른 생물 정보학 프로그램과 마찬가지로, 웹 인터페이스를 통해 로제타를 실행할 수 있는 온라인 공개 서버도 존재한다.[98] 로제타는 학술적인 용도로는 무료로 사용할 수 있으며, 제약 회사에서는 유료 라이선스를 통해 이용할 수 있다.[72]

1998년 워싱턴 대학교의 데이비드 베이커 연구실에서 구조 예측을 위한 ''ab initio'' 접근 방식으로 처음 개발된 로제타는 이후 여러 개발 흐름과 별개의 서비스로 나뉘어 거대 분자 도킹 및 단백질 설계와 같은 기능을 제공한다.[67] 로제타의 초기 개발에 참여했던 많은 대학원생과 연구원들은 다른 대학 및 연구 기관으로 옮겨가 로제타 프로젝트의 여러 부분을 발전시켰다.

로제타 플랫폼은 단백질의 아미노산 서열의 구조적 "의미"를 해독하려는 시도에서 로제타석의 이름을 따서 지어졌다.[71] 로제타 코드 개발은 로제타 커먼즈(Rosetta Commons)를 통해 이루어진다.[72] 로제타는 단백질 구조 예측 기술의 비판적 평가(CASP) 및 상호 작용 예측의 비판적 평가(CAPRI)에 참여한다.

원래 포트란으로 작성되었던 로제타는 개발 편의성을 높이기 위해 C++로 다시 작성되었다. 이 새로운 버전은 객체 지향적이며, 2008년 2월 8일에 Rosetta@Home에 출시되었다.[20][73]

5. 1. RosettaDesign

RosettaDesign은 Rosetta를 기반으로 하는 단백질 설계 컴퓨팅 접근 방식이다. 2000년 프로틴 G의 폴딩 경로를 재설계하는 연구로 시작되었다.[74] 2002년에는 RosettaDesign을 사용하여, 자연계에서 이전에 기록된 적이 없는 전체 폴드를 가진 93개 아미노산 길이의 α/β 단백질인 Top7을 설계했다.[75] 이 새로운 구조는 Rosetta에 의해 X선 결정학으로 결정된 구조의 1.2 Å RMSD 내에서 예측되었으며, 이는 매우 정확한 구조 예측을 나타낸다.[75]

Rosetta와 RosettaDesign은 이 정도 길이의 새로운 단백질 구조를 설계하고 정확하게 예측한 최초의 사례로 널리 인정받았다. 이중 접근 방식을 설명하는 2002년 논문은 ''사이언스''에 두 개의 긍정적인 편지를 받았으며,[76][77] 240개 이상의 다른 과학 논문에서 인용되었다.[78] 해당 연구의 결과물인 Top7은 2006년 10월 RCSB PDB의 '이달의 분자'로 선정되었으며,[79] 예측된 구조와 X선 결정 구조의 해당 코어(잔기 60–79)의 구조 정렬은 Rosetta@home 로고에 표시된다.[28]

로제타로 설계된 모델(빨간색)이 Top7의 X선 회절 결정 구조(파란색, PDB ID: 1QYS)
에 겹쳐진 모습]]

데이비드 베이커 연구실의 전 박사후 연구원이었고 현재 노스캐롤라이나 대학교 채플힐의 부교수인 브라이언 쿨먼[80]은 온라인 서비스로 RosettaDesign을 제공한다.[81]

5. 2. RosettaDock

RosettaDock은 2002년 첫 상호 작용 예측의 중요 평가(CAPRI) 실험에서 베이커 연구실의 단백질-단백질 도킹 예측을 위한 알고리즘으로 Rosetta 소프트웨어 제품군에 추가되었다.[82] 이 실험에서 RosettaDock은 연쇄상구균 A 독소와 T 세포 수용체 β-사슬 사이의 도킹에 대한 고정밀 예측을, 돼지 α-아밀라아제와 낙타과 항체 사이의 복합체에 대한 중간 정밀도 예측을 수행했다. RosettaDock 방법은 가능한 7개 중 2개의 허용 가능한 정확한 예측만 수행했지만, 이는 첫 번째 CAPRI 평가에서 19개의 예측 방법 중 7위를 차지하기에 충분했다.[82]

워싱턴 대학교에서 RosettaDock의 토대를 마련한 제프리 그레이가 존스 홉킨스 대학교에서 새로운 직책으로 이 방법을 계속 연구했기 때문에, RosettaDock의 개발은 이후 CAPRI 라운드에서 두 갈래로 나뉘었다. 베이커 연구실의 구성원들은 그레이가 없는 동안 RosettaDock을 추가로 개발했다. 두 버전은 측쇄 모델링, 디코이 선택 및 기타 영역에서 약간의 차이를 보였다.[47][83] 이러한 차이에도 불구하고, 베이커 방식과 그레이 방식 모두 두 번째 CAPRI 평가에서 각각 5위와 7위를 차지하며 30개의 예측 그룹 중 좋은 성적을 거두었다.[84] 제프리 그레이의 RosettaDock 서버는 비상업적 용도로 무료 도킹 예측 서비스로 제공된다.[85]

2006년 10월, RosettaDock은 Rosetta@home에 통합되었다. 이 방법은 단백질 골격만 사용하여 빠르고 조잡한 도킹 모델 단계를 사용했다. 이어서 두 개의 상호 작용하는 단백질의 상대적인 방향과 단백질-단백질 인터페이스에서의 측쇄 상호 작용을 동시에 최적화하여 가장 낮은 에너지 컨포메이션을 찾는 느린 전체 원자 정제 단계가 이어졌다.[86] Rosetta@home 네트워크가 제공하는 획기적인 컴퓨팅 파워 증가와 백본 유연성을 위한 수정된 ''폴드 트리'' 표현 및 루프 모델링을 결합하여 RosettaDock은 세 번째 CAPRI 평가에서 63개의 예측 그룹 중 6위를 차지했다.[6][33]

5. 3. Robetta

Robetta(로베타) 서버는 베이커 연구실에서 제공하는 자동 단백질 구조 예측 서비스로, 비상업적 ''de novo'' 및 비교 모델링에 사용된다.[87] 2002년 CASP5 실험부터 자동 예측 서버로 참여하여 자동 서버 예측 부문에서 최고 수준의 성적을 거두었다.[88] 이후 CASP6 및 7에 참가하여 자동 서버 및 인간 예측자 그룹 모두에서 평균 이상의 성적을 냈다.[31][89][90] CAMEO3D 지속적 평가에도 참여하고 있다. Robetta 작업은 베이커 연구소 서버, 제넬리아 연구 캠퍼스 컴퓨터 및 Rosetta@home 참여자 컴퓨터에서 실행된다.[87]

CASP6 기준으로 단백질 구조를 모델링할 때, Robetta는 먼저 BLAST, PSI-BLAST, 3D-Jury를 사용하여 구조적 상동체를 검색한 다음, Pfam 데이터베이스의 구조적 패밀리에 서열을 매칭하여 도메인 또는 단백질의 독립적인 폴딩 유닛으로 목표 서열을 파싱한다. 구조적 상동체가 있는 도메인은 "템플릿 기반 모델" (즉, 상동성 모델링) 프로토콜을 따른다. 여기서 베이커 연구소의 자체 정렬 프로그램인 K*sync는 일련의 서열 상동체를 생성하고, 이 각각은 Rosetta ''de novo'' 방법을 사용하여 디코이(가능한 구조)를 생성하여 모델링된다. 최종 구조 예측은 저해상도 Rosetta 에너지 함수에 의해 결정된 가장 낮은 에너지 모델을 선택하여 이루어진다. 구조적 상동체가 감지되지 않은 도메인의 경우, 생성된 디코이 집합에서 가장 낮은 에너지 모델을 최종 예측으로 선택하는 ''de novo'' 프로토콜을 따른다. 이러한 도메인 예측은 단백질 내의 도메인 간, 3차 수준의 상호 작용을 조사하기 위해 연결된다. 마지막으로, 측쇄 기여는 몬테카를로 형태 탐색 프로토콜을 사용하여 모델링된다.[91]

CASP8에서 Robetta는 Rosetta의 고해상도 전체 원자 정제 방법을 사용하도록 강화되었으며,[92] 이 방법의 부재는 CASP7에서 Robetta가 Rosetta@home 네트워크보다 정확성이 떨어지는 주요 원인으로 언급되었다.[32] CASP11에서는 GREMLIN이라는 관련 단백질의 잔기 공동 진화를 통해 단백질 접촉 지도를 예측하는 방법이 추가되어 더 많은 ''de novo'' 폴드 성공을 가능하게 했다.[93]

5. 4. Foldit

2008년 5월 9일, Rosetta@home 사용자들의 제안에 따라 베이커 연구실은 Rosetta 플랫폼을 기반으로 하는 온라인 단백질 구조 예측 게임인 Foldit을 공개했다.[95] 이 게임은 사용자가 목표 단백질의 골격과 아미노산 곁사슬을 더 에너지적으로 유리한 형태로 조작할 수 있도록 일련의 제어 장치(예: 흔들기, 꿈틀거리기, 재구성 등)를 제공한다. 사용자는 ''솔로''로 개인적으로 또는 ''진화자''로 집단적으로 솔루션을 작업할 수 있으며, 구조 예측을 개선함에 따라 각 범주에서 점수를 얻는다.[97] Foldit은 2008년 9월 25일 기준으로 59,000명 이상의 등록된 사용자를 보유했다.[96]

5. 5. RoseTTAFold

RoseTTAFold는 알파폴드에서 영감을 받아 신경망을 사용하여 잔기 간의 거리와 방향을 예측한다. 이러한 예측은 Rosetta 소프트웨어가 구조를 생성하는 데 지침이 된다. RoseTTAFold는 MIT 라이선스에 따라 오픈 소스로 제공된다.[99]

6. 유사 분산 컴퓨팅 프로젝트 비교

Rosetta@home과 연구 분야는 유사하지만, 연구 접근 방식에서 차이를 보이는 여러 분산 컴퓨팅 프로젝트들이 있다.

폴딩@홈은 단백질 연구와 관련된 주요 분산 컴퓨팅 프로젝트 중 BOINC 플랫폼을 사용하지 않는 유일한 프로젝트이다.[102][103][104] Rosetta@home과 폴딩@홈은 모두 알츠하이머병과 같은 단백질 폴딩 이상 질환을 연구하지만, 폴딩@홈은 훨씬 더 많은 작업을 수행한다.[105][106] 폴딩@홈은 거의 전적으로 모든 원자 분자 역학 모델을 사용하여 단백질이 어떻게 접히는지 (또는 잠재적으로 잘못 접히고, 결과적으로 뭉쳐서 질병을 유발하는지) 이해한다.[107][108] 즉, 폴딩@홈은 단백질 폴딩 과정을 모델링하는 데 강점이 있고, Rosetta@home은 단백질 설계를 계산하고 단백질 구조와 도킹을 예측하는 데 강점이 있다.

Rosetta@home의 일부 결과는 일부 폴딩@홈 프로젝트의 기반으로 사용된다. Rosetta는 가장 가능성이 높은 구조를 제공하지만, 그것이 분자가 취하는 형태인지 또는 그것이 실행 가능한지 여부는 확실하지 않다. 폴딩@홈은 Rosetta@home의 결과를 확인하는 데 사용될 수 있으며, 원자 수준의 추가 정보와 분자가 모양을 변경하는 방식에 대한 세부 정보를 제공할 수 있다.[108][109]

두 프로젝트는 컴퓨팅 능력과 호스트 다양성에서도 크게 다르다. 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU) 및 (이전) PS3를 기반으로 평균 약 6,650 테라FLOPS를 사용하는 폴딩@홈은 Rosetta@home보다 거의 108배 더 많은 컴퓨팅 능력을 가지고 있다.[110][111]

월드 커뮤니티 그리드의 하위 프로젝트인 인간 프로테옴 폴딩 프로젝트(HPF)의 1단계와 2단계 모두 유전자체의 구조적, 기능적 주석을 달기 위해 로제타 프로그램을 사용했다.[112][113]

Predictor@home은 Rosetta@home과 마찬가지로 단백질 구조 예측을 전문으로 했다.[116] Rosetta@home이 구조 예측에 Rosetta 프로그램을 사용하는 반면, Predictor@home은 dTASSER 방법을 사용했다.[117] 2009년에 Predictor@home은 종료되었다.

BOINC 기반의 다른 단백질 관련 분산 컴퓨팅 프로젝트로는 QMC@home, Docking@home, POEM@home, SIMAP, TANPAKU가 있다.

7. 자원 봉사 기여

Rosetta@home 연구는 개인 프로젝트 구성원들이 기증하는 컴퓨팅 파워에 의존한다. 2020년 3월 28일 기준, 약 150개국에서 온 53,000명의 사용자가 Rosetta@home에 참여하고 있으며, 약 54,800대의 컴퓨터에서 사용하지 않는 프로세서 시간을 기증하여 총 1.7 페타FLOPS 이상의 평균 성능을 제공했다.[111][119] 2022년 3월 14일에는 약 6만 3,000대의 활성 자원 봉사 컴퓨터가 평균 73,712.4 G(기가) FLOPS(플롭스) 이상의 처리 능력을 제공했다.[125]

사용자들은 기여도를 측정하기 위해 BOINC 크레딧을 받는다. 각 작업 단위에 대해 부여되는 크레딧은 해당 작업 단위에서 생성된 디코이 수에 모든 컴퓨터 호스트가 제출한 디코이의 평균 청구 크레딧을 곱한 값이다.[120] 이 시스템은 표준 BOINC 클라이언트와 최적화된 BOINC 클라이언트를 사용하는 사용자 간, 그리고 Windows 및 리눅스 운영 체제에서 Rosetta@home을 실행하는 사용자 간의 크레딧 차이를 해결하기 위해 설계되었다.[120] 초당 CPU 작업에 대해 부여되는 크레딧 양은 다른 대부분의 BOINC 프로젝트보다 Rosetta@home이 더 낮다.[121] Rosetta@home은 총 크레딧 면에서 40개 이상의 BOINC 프로젝트 중 13위를 차지하고 있다.[122]

CASP 실험에 제출된 단백질 구조 예측에 성공한 Rosetta@home 사용자들은 해당 결과와 관련된 과학 논문에 언급된다.[32] 특정 작업 단위에서 가장 낮은 에너지 구조를 예측한 사용자는 소속 팀과 함께 Rosetta@home 홈페이지에 ''오늘의 예측자''로 소개된다.[123] 또한, Rosetta@home 프로필을 만든 사용자 중에서 매일 무작위로 한 명의 ''오늘의 사용자''가 선정되어 홈페이지에 게시된다.[124]

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