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Archiv verlassen und diese Seite im Standarddesign anzeigen : News von der Rosetta-HP



Major
03.09.2010, 12:59
Ich mache mal einen Extra-Thread auf, damit die News nicht immer in anderen, "allgemeinen" Threads untergehen :cool-new:


Sept 1, 2010
As many of you have already noticed, we are experiencing some issues with our work unit generators. We are working on a fix right now and will hopefully be back up to speed soon. Thanks for your patience.
Versuch einer Übersetzung:
Wie viele von euch schon bemerkt haben, haben wir einige Probleme mit unseren WU-Generatoren. Wir arbeiten bereits an einer Lösung und werden hoffentlich bald wieder beschleunigen können (die Generierung der WUs .... nehme ich an ;)). Vielen Dank für Eure Geduld.

Dann drücke ich mal die Daumen ;)

Major
02.10.2010, 16:35
Oct 1, 2010
A few days ago our main filesystem went down but we are finally back to normal operation. Sorry for any inconvenience.
Also scheinen die Jungs bei Rosetta ihr SAN inzwischen wieder in Griff bekommen zu haben und zum Normalbetrieb zurückgekehrt zu sein. :thumbup:

Major
15.01.2011, 17:08
ist zwar jetzt nicht mehr ganz "new" aber ...
Jan 13, 2011
As many of you are probably aware of already, we've been working hard to try to resurrect the project with the resources we have at hand. Today we replaced a very small temporary disk with a larger 3TB one that we received from the vendor a few days ago. With this disk in place we should soon be back up and running. We have yet to restore data from jobs before the disk failure so these older jobs will still be pending. However, all pending jobs will eventually be granted credit. The good news is that the data from the failed disk has been recovered and we are currently copying it to the new disk. Thank you all for your patience.
Wie viele von euch wahrscheinlich bereits wissen, haben wir hart gearbeitet, um das Projekt mit den Ressourcen, die wir zur Hand haben wiederzubeleben. Heute haben wir eine sehr kleine temporäre Disk mit einer größeren 3TB ersetzt, die wir vor ein paar Tagen vom Lieferanten erhalten haben. Mit dieser Disk sollten wir bald wieder zurück und am Laufen sein. Wir sind noch dabei die Daten von vor dem Festplattenausfall wiederherzustellen, so dass diese älteren Jobs noch weiter im pending verbleiben werden.
Allerdings werden für alle ausstehenden WUs letztendlich Kredit gewährt werden. Die gute Nachricht ist, dass die Daten von der defekten Platte wiederhergestellt werden konnten und wir sie derzeit auf die neue Festplatte kopieren.
Ich danke euch allen für eure Geduld.

Major
21.06.2017, 15:06
Jun 20, 2017
Outage notice. The project will be down for a day or so starting tomorrow as we transition to new servers using the latest BOINC server software.

Rosetta überrascht mich auch nach Jahren noch !!! Will man doch tatsächlich auf die neueste BOINC-Server-Software upgraden.


Dann ist es ja wohl nur noch Yoyo, wo mit einer Steinzeit-Version gearbeitet wird ...

Major
23.06.2017, 05:30
Es scheint etwas länger zu dauern als vorher erwartet, aber man ist optimistisch ;)


Jun 21, 2017
We are still transferring data to our new hardware but it should be finished today and the new servers and web site should be online soon. Thanks for your patience.

- - - Aktualisiert - - -

Sie haben es geschafft !!

Und ein erster Blick auf die neue Seite: WOW !!!

HeNiNnG
23.06.2017, 06:52
Und ein erster Blick auf die neue Seite: WOW !!!


Forbidden

You don't have permission to access / on this server.

Siehst du etwa etwas anderes? Oder wird noch (wieder) gearbeitet? ^^

- - - Aktualisiert - - -

Wir haben mal etwas geforscht: Wenn man über Google geht, landet man auf https://boinc.bakerlab.org/ <-- da kommt die Meldung, dass es nicht erlaubt ist die Website zu betreten.
Funktionieren tut der Link erst, wenn man das https in ein http umwandelt: http://boinc.bakerlab.org/

Für den unbedarften Neuling also erstmal blöd, wenn man von Google aus auf einer scheinbar kaputten Website landet. Aber vielleicht wird das ja noch angepasst. Die Website ist ja gerade erst wieder online. :)

pschoefer
23.06.2017, 20:48
Schön, dass es endlich geklappt hat, die neue Serversoftware sollte nun auch viel besser mit aktuellen Clients und so modernen Dingen wie CPUs, die mehrere WUs gleichzeitig bearbeiten können, klarkommen. ;)

Noch die Meldung dazu aus den Projektnachrichten:

Willkommen auf unserer aktualisierten Webseite!
Nach mehreren Jahren des Betriebs freuen wir uns, bekanntzugeben, dass unsere alte Webseite und die alten Server abgeschaltet wurden und wir endlich unsere neue Webseite mit Unterstützung der neuesten BOINC-Software und neuer Hardware veröffentlicht. Alles ist neu und modernisiert.

Wenn ihr Kommentare habt oder Probleme mit der neuen Webseite melden möchtet, postet eure Rückmeldung bitte in diesen Thread (http://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=6893).
23.06.2017, 5:17:54 MEZ

Originaltext:

Welcome to our updated website!
After many years of service, we are happy to announce that our old website and servers have been retired and we have finally released our new website powered by the latest BOINC software and new hardware. Everything is new and modernized.

If you have any comments or would like to report any issues regarding the new website please post your feedback in this thread (http://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=6893).
23 Jun 2017, 4:17:54 UTC

Dennis-TW
26.06.2017, 12:18
Schön, dass es endlich geklappt hat, die neue Serversoftware sollte nun auch viel besser mit aktuellen Clients und so modernen Dingen wie CPUs, die mehrere WUs gleichzeitig bearbeiten können, klarkommen. ;)
Oder auch nicht.

Da es mir hier in Deutschland ständig so verflucht kalt ist, wollte ich mich und mein Notebook mit ein paar Rosetta WUs wärmen. Gibt aber wohl gerade das Problem, dass einige Clients trotz vorhandenem Account Rosetta nicht hinzufügen können. Problem ist bekannt (http://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=6893&postid=86738).

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Edit: Funktioniert wieder!

Defender
06.10.2017, 18:36
Rosetta@home hat an einigen Publikationen mitgewirkt. Herzlichen Glückwunsch und vielen Dank dafür!

Im Nature Magazin: 20.000 neue Heilmittelkandidaten. Neue "Mini-Protein"-Binder wurden nach de novo-Art synthetisiert und haben sich im Versuch an Mäusen als wirkungsvoll gegen tödliche Viren und starke Gifte erwiesen. Lies mehr (https://www.bakerlab.org/index.php/2017/09/28/new-article-nature-designing-testing-20000-new-protein-drug-candidates/).

4913

Sensoren für das starke Opiod Fentantyl. Mit Hilfe des vollautomatischen Rosetta Designprozesses ist es gelungen, hochempfindliche Sensorproteine zu entwickeln, die Fentanyl am Ort der Enstehung detektieren können. Lies mehr. (https://www.bakerlab.org/index.php/2017/09/25/sensors-potent-opioid-fentanyl/)

https://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah_img/bick_binder-1.png

Im Science-Magazin: Datenbasiertes Proteindesign. Diese Arbeit ermöglicht das langgehegte Ziel, den Abstand zwischen dem Proteindesign am Computer und der experimentellen Synthese im Labor weiter zu verkleinern und hat das Potential, die rechenkraftbasierte Strukturvorhersage zu einer datenbasierten Vorhersage zu machen. Anstelle der Untersuchung von tausenden komplexen Proteinen zum besseren Verständnis des Faltungsvorgangs wurden über 15.000 neue, simplere Proteine synthetisiert - alle durch Rosetta designt. Algorhythmen, die in multiplen Versuchsreihen zu einer erfolgreichen Faltung führten, wurden in den Prozess des Proteindesigns integriert. Lies mehr. (https://www.bakerlab.org/index.php/2017/08/27/data-driven-protein-design/)

4914


In Nature: building 20,000 new drug candidates. New de novo designed "mini-protein" binders were custom built to target either a deadly virus or a potent toxin and were shown to afford protection to mice. Read more. (https://www.bakerlab.org/index.php/2017/09/28/new-article-nature-designing-testing-20000-new-protein-drug-candidates/)

Sensors for the potent opioid fentanyl. Using a fully-automated Rosetta design pipeline, high-affinity fentanyl sensors capable of detecting environmental fentanyl were produced. Read more. (https://www.bakerlab.org/index.php/2017/09/25/sensors-potent-opioid-fentanyl/)

In Science: data-driven protein design. This work achieves the long-standing goal of a tight feedback cycle between computation and experiment and has the potential to transform computational protein design into a data-driven science. Rather than observing thousands of complex natural proteins to try to deduce their folding rules, over 15,000 new, simpler proteins were built – all designed using Rosetta. Through multiple design rounds, features that led to successful folding were learned and incorporated into the design pipeline. Read more. (https://www.bakerlab.org/index.php/2017/08/27/data-driven-protein-design/)

Defender
17.12.2017, 07:37
Glückwunsch und Danke! "Chemical and Engineering News" hat unsere Arbeit als Forschungsbeitrag des Jahres gewürdigt. Eure Unterstützung sorgte für einen Großteil der Rechenkraft, die nötig war um das möglich zu machen. Danke!

Computerbasierte Forschung erreicht neuen Meilenstein

Computer sind schon seit Dekaden an wissenschaftlichen Entdeckungen beteiligt. Dieses Jahr jedoch haben einige Entwicklungen in den Bereichen Machine Learning und Quantencomputing für Durchbrüche gesorgt.

Während Forscher diese Fortschritte nutzen um Probleme der Grundlagenforschung zu lösen, formen Chemiekonzerne wie BASF und Dow Chemical Allianzen mit Computerriesen wie IBM und Hewlett Packard Enterprise um diese Entwicklungen zur kommerziellen Marktreife zu führen.

Das Machine Learning setzt auf Algorithmen, die es Computern erlauben über das Abarbeiten von Befehlen hinauszugehen, Entscheidungen zu treffen, von diesen zu "lernen" und Vorhersagen auf Basis großer Datensätze zu treffen. Programme zur Sprach- und Gesichtserkennung, Spamfiltrierung und Wettervorhersage nutzen diese Algorithmen bereits.

Im Bereich der chemischen Forschung berichtet die Arbeitsgruppe von David Baker an der University of Washington den Einsatz solcher Algorithmen zur Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von 600 bisher unbekannten Proteinfamilien (Science 2017, DOI: 10.1126/science.aah4043). Ein internationales Forschungsteam nutze diese Methode um den Geruch einer chemischen Verbindung auf Basis seiner molekularen Struktur vorherzusagen. Diese Fortschritte vergrößern unser Wissen über den Geruchssinn und könnten eines Tages in der Parfumindustrie zur Anwendung kommen (Science 2017, DOI: 10.1126/science.aal2014). Das Machine Learning brachte auch Fortschritte in der Berechnung molekularer Elektronenstrukturen auf eine Art und Weise, die große Teile aufwändiger Computerberechnung einspart (Nat. Commun. 2017, DOI: 10.1038/s41467-017-00839-3).

Während einige Forscher die Vorhersagefähigkeiten mit Hilfe traditioneller Computer voranbringen, forschen Wissenschaftler bei IBM, Microsoft und Google an Quantencomputern. Im Gegensatz zu traditionellen Computern, die Transistoren und Speicherzellen zur Darstellung von Rechenoperationen verwenden, verwenden Quatencomputer sogenannte Qubits um Ladungszustände kleinster Elementarteilchen zu kontrollieren und damit für gezielte Rechenoperationen verwendbar zu machen.

Diese Strategie sollte es Quantencomputern ermöglichen, Eigenschaften komplexer Moleküle zu berechnen, für die konventionelle Computer bisher zu wenig Rechenkraft besitzen. Bisher ist es jedoch noch zu keiner Anwendung gekommen. Einen Meilenstein erreichten Forscher von IBM jedoch dieses Jahr, als sie erstmal einen 7-Qubit-Quantencomputer für die Berechnung der Struktur von Lithiumhydrid und Berylliumhydrid nutzen. Das waren die ersten Berechnungen von Molekülen, die Atome größer als die von Wasserstoff und Helium enthalten - auf einem Quantencomputer (Nature 2017, DOI: 10.1038/nature23879).


Originaltext:



Congrats and thank you! Chemical and Engineering News has highlighted our work for research of the year. Your contributions provided much of the computing to make this possible. Thank you!

Computer-driven research reached new milestones

Computers have been powering scientific discovery for decades. But this year, several developments in machine learning and quantum computing raised the bar substantially.

As academic researchers exploited the advances to tackle problems in basic science, chemical companies including BASF and Dow Chemical formed alliances with computer giants such as IBM and Hewlett Packard Enterprise to capitalize on the advances for commercial applications.

Machine learning refers to algorithms that enable computers to go beyond rigid programming instructions and “learn” from and implement decisions and make predictions on the basis of large sets of data. Programs for voice and face recognition, spam email filtration, and weather forecasting use such algorithms.

On the chemistry front, David Baker of the University of Washington and coworkers reported using this technique to determine the three-dimensional conformations of 600 families of proteins for which structures had been unknown (Science 2017, DOI: 10.1126/science.aah4043). And an international team used the method to enable computers to predict a compound’s scent on the basis of its molecular structure. That advance broadens understanding of olfaction and one day may benefit the fragrance industry (Science 2017, DOI: 10.1126/science.aal2014). Machine-learning strategies also made headway in calculating molecular electronic structures in a manner that bypasses the most computationally intense aspects of density functional theory (Nat. Commun. 2017, DOI: 10.1038/s41467-017-00839-3).

As some researchers pushed the chemistry-predicting capabilities of traditional computers, scientists at IBM, Microsoft, and Google pushed forward with quantum computers. Unlike conventional machines, which use transistors and memory cells to process ones and zeros that approximate electron wave functions, quantum computers use magnetic elements or other types of two-state quantum systems, known as qubits, to represent wave functions as superpositions of electron energies and states.

That strategy should enable quantum computers to calculate properties of complex molecules that conventional computers are not powerful enough to address. This feat has not yet been demonstrated. Nonetheless, researchers at IBM reached a milestone this year by using a 7-qubit quantum computer to calculate the ground-state energies of lithium hydride and beryllium hydride. These were the first calculations of molecules containing atoms larger than hydrogen and helium using quantum computing (Nature 2017, DOI: 10.1038/nature23879).

https://cen.acs.org/content/dam/cen/95/49/09549-cover5-proteinscxd-700.png

Defender
30.12.2017, 09:47
Aktuelle Publikationen aus dem Bereich Wissenschaft und Naturwissenschaften. Glückwunsch!

Zwei Forschungspublikationen wurden letzte Woche in den Magazinen Science und Nature veröffentlicht. Die Science-Publikation beschreibt Arbeiten, die sich auf Berechnungen von Rosetta@home stützten, von denen die meisten von Android-Geräten stammten. Die Nature-Publikation verwendete Rosetta@home aufgrund der Größe der Entwürfe nicht direkt, sondern Rosetta. Herzlichen Glückwunsch und vielen Dank für Ihre Beiträge!


Umfassendes rechnerisches Design geordneter Peptidmakrozyklen (http://science.sciencemag.org/content/358/6369/1461/). Wie im Abstract beschrieben, wurden makrozyklische Peptide, die aus L- und D-Aminosäuren zusammengesetzt sind, durch eine nahezu vollständige Stichprobenziehung des Rückgrats entworfen, gefolgt von Sequenzdesign und Energieberechnungen. Mehr als 200 Designs wurden korrekt vorhergesagt, um sich in einzelne stabile Strukturen zu falten, ein Vielfaches mehr als die Anzahl der derzeit verfügbaren ungebundenen Peptid-Makrozyklus-Strukturen. Kernspinresonanzstrukturen von 9 der 12 entworfenen 7- bis 10-gliedrigen Makrozyklen und drei 11- bis 14-gliedrigen bicyclischen Designs liegen nahe bei den Berechnungsmodellen. Die Ergebnisse liefern eine nahezu vollständige Abdeckung des reichhaltigen Raums an Strukturen, die für kurze Peptidmakrozyklen möglich sind und erhöhen die verfügbaren Ansatzpunkte für rationales Arzneimitteldesign und Datenbankarbeiten erheblich.

Lesen Sie mehr (https://newsroom.uw.edu/news/computational-strategies-overcome-obstacles-peptide-therapeutics-development)

Evolution einer entworfenen Protein-Baugruppe, die ihr eigenes RNA-Genom verkapselt (https://www.nature.com/articles/nature25157/). Wie im Abstract beschrieben, wurden synthetische Nukleokapside, die aus ikosaedrischen Proteingruppen mit positiv geladenen Innenflächen bestehen, rechnerisch konstruiert. Die Fähigkeit dieser Nukleokapside, virenähnliche Eigenschaften zu entwickeln, indem sie diversifizierte Populationen erzeugen und für eine verbesserte Genomverpackung und Eignung gegen Nukleaseanfälligkeit auswählen, wurde ebenfalls untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass es einfache evolutionäre Pfade gibt, über die Protein-Baugruppen virusähnliche Genomverpackungen und -schutz erwerben können. Die Fähigkeit, synthetische Nanomaterialien rechnerisch zu entwerfen und durch Evolution zu optimieren, ermöglicht nun einen komplementären Bottom-up-Ansatz mit erheblichen Vorteilen in der Programmierbarkeit und Kontrolle.


Originaltext:

Recent Science and Nature publications. Congrats!

Two research publications were released last week in Science and Nature. The Science publication describes work which relied on computations from Rosetta@home most of which were from Android devices. The Nature publication did not directly use Rosetta@home due to the large size of the designs but used Rosetta. Congrats and thank you for your contributions!


Comprehensive computational design of ordered peptide macrocycles (http://science.sciencemag.org/content/358/6369/1461/). As described in the abstract, macrocyclic peptides composed of l- and d-amino acids were designed by near-exhaustive backbone sampling followed by sequence design and energy landscape calculations. More than 200 designs were predicted to fold into single stable structures, many times more than the number of currently available unbound peptide macrocycle structures. Nuclear magnetic resonance structures of 9 of 12 designed 7- to 10-residue macrocycles, and three 11- to 14-residue bicyclic designs, are close to the computational models. The results provide a nearly complete coverage of the rich space of structures possible for short peptide macrocycles and vastly increase the available starting scaffolds for both rational drug design and library selection methods.

Read more from UW Medicine News (https://newsroom.uw.edu/news/computational-strategies-overcome-obstacles-peptide-therapeutics-development).

Evolution of a designed protein assembly encapsulating its own RNA genome (https://www.nature.com/articles/nature25157/). As described in the abstract, synthetic nucleocapsids composed of icosahedral protein assemblies with positively charged inner surfaces were computationally designed. The ability of these nucleocapsids to evolve virus-like properties by generating diversified populations and selecting for improved genome packaging and fitness against nuclease challenge was also explored. The results show that there are simple evolutionary paths through which protein assemblies can acquire virus-like genome packaging and protection. Considerable effort has been directed at ‘top-down’ modification of viruses to be safe and effective for drug delivery and vaccine applications; the ability to design synthetic nanomaterials computationally and to optimize them through evolution now enables a complementary ‘bottom-up’ approach with considerable advantages in programmability and control.

Defender
02.01.2018, 20:34
Wissenschaftler erschaffen künstliche Proteine (https://www.nytimes.com/2017/12/26/science/protein-design-david-baker.html)

Der menschliche Körper bildet zehntausende verschiedene Proteine, jedes mit einer eigenen Aufgabe. Nun haben Wissenschaftler einen Weg gefunden Proteine zu designen, die in der Natur nicht vorkommen...

https://static01.nyt.com/images/2017/12/26/science/26PROTEINJP/26PROTEINJP-blog427.jpg

Originaltext:


Scientists Are Designing Artisanal Proteins for Your Body (https://www.nytimes.com/2017/12/26/science/protein-design-david-baker.html)

The human body makes tens of thousands of cellular proteins, each for a particular task. Now researchers have learned to create custom versions not found in nature...

Defender
06.01.2018, 09:08
Nach den großen Veränderungen im letzten Jahr beginnt das neue Jahr mit einer weiteren, weitreichenden Änderung:

Änderung der Deadlines

Aufgrund einer Zusammenarbeit mit dem SSGCID (https://www.ssgcid.org) wird es nun grundsätzlich nur noch WUs mit einer Deadline von drei oder acht Tagen geben. Die WUs mit einer Deadline von drei Tagen werden bevorzugt freitags verteilt. (Also Freitag Abend europäischer Zeit, Anm. d. Übers.)

Originaltext:

It's likely due to modelling we are doing for a collaboration with SSGCID (https://www.ssgcid.org). A mixture of 8-day and 3-day deadlines is now the normal for the project. Generally the 3-day deadlines are seen Friday through the weekend.

lugu
06.01.2018, 10:17
[...] are seen Friday through the weekend.

Genauer: freitags und über das Wochenende verteilt = von Freitag bis Sonntag

Defender
06.01.2018, 17:19
Freitags werden die WUs eingereiht und dann möglichst schnell verteilt. Das kann durchaus auch mehrere Tage dauern, aktiv gearbeitet wird aber auch im Bakerlab nicht am Wochenende.

lugu
06.01.2018, 20:34
Unterschätz da mal die Amis nicht! ;)

Es ging in der Meldung ja darum, wann die WUs ausgegeben werden. Und "Friday through the weekend" bedeutet da halt eher, dass es Freitag losgeht und dann halt das ganze Wochenende dauern kann. (Also im Grunde sind wir uns einig... ^^)

Defender
05.04.2018, 19:47
Lest bei Bloomberg einen neuen wissenschaftlichen Artikel über die Wissenschaft hinter dem Projekt Rosetta@home, Proteintechnik und David Baker mit dem Titel "Proteintechnik kann die Zukunft der Wissenschaft sein" (https://www.bloomberg.com/view/articles/2018-03-27/protein-engineering-may-be-the-future-of-science).

https://assets.bwbx.io/images/users/iqjWHBFdfxIU/i6CyLW62optM/v0/1400x-1.jpg

Originaltext:

Checkout a recent Bloomberg science opinion article about some of the science behind this project, protein engineering, and David Baker, titled Protein Engineering May Be the Future of Science (https://www.bloomberg.com/view/articles/2018-03-27/protein-engineering-may-be-the-future-of-science).

Defender
15.04.2018, 15:02
Das Institute for Protein Design (IPD) an der University of Washington hat vom Open Philanthropy Project 11,3 Millionen Dollar erhalten, um die technologische Revolution des Instituts im Proteindesign zu unterstützen und die Arbeit an der Entwicklung eines universellen Grippeimpfstoffs zu unterstützen.

Die Zuwendung besteht aus zwei Teilen:


5,6 Millionen Dollar für die Weiterentwicklung von Rosetta, der ursprünglich bei UW entwickelten Softwareplattform für Proteindesign.

5,7 Millionen Dollar für das Programm des Instituts zur Entwicklung eines universellen Grippeimpfstoffs.


"Wir freuen uns, die Wissenschaft auf eine Art und Weise voranzubringen, die es bisher noch nicht gegeben hat - mit Proteinen, die für das Leben unentbehrlich sind. Diese Zuwendung erkennt an, dass UW Medicine an vorderster Front bei der Erschließung der Schlüssel zur Verwendung von Proteinen in medizinischen Einrichtungen steht", sagt Chris Somerville, Program Officer for Scientific Research am Open Philanthropy Project. "Der universelle Grippeimpfstoff ist eine harte Nuss, aber David Baker hat die Fähigkeit bewiesen, Pionierarbeit für lebensverändernde wissenschaftliche Forschung zu leisten. Es ist aufregend, dass, ob ein universeller Grippeimpfstoff entwickelt wird oder nicht, diese Zuwendung Techniken und Technologien entwickeln wird, die die Wissenschaft voranbringen und eine große Vielfalt von Anwendungsmöglichkeiten in Medizin und Industrie ermöglichen wird".

Proteine sind die Arbeitspferde aller Lebewesen und erfüllen die Anweisungen der DNA. Vorhandene Proteine sind die Produkte von Milliarden von Jahren Evolution und erfüllen alle wichtigen Funktionen in unserem Körper - sie verdauen Nahrung, bauen Gewebe auf, transportieren Sauerstoff durch die Blutbahn, teilen Zellen, befeuern Neuronen und treiben Muskeln an.

"Dieses Geschenk beschleunigt eine technologische Revolution in der Entwicklung von Proteinen. Unser Team kann nun Proteine von Grund auf neu entwerfen und völlig neue Moleküle entwickeln, die für neue Therapien, neue Diagnostika und neue Biomaterialien verwendet werden können. Die großzügige Spende des Open Philanthropy Project wird unsere Fähigkeit, Proteine von Grund auf neu zu entwickeln, verändern", sagte David Baker, Direktor des Instituts sowie Professor für Biochemie an der University of Washington School of Medicine und Howard Hughes Medical Institute Investigator. Baker ist Inhaber der Henrietta und Aubrey Davis Stiftungsprofessur für Biochemie.

Computergestütztes Proteindesign

Die Zuwendung wird die Bemühungen des Instituts beschleunigen, das Proteindesign auf Computern mit der Rosetta-Software, die ursprünglich in Bakers Labor entwickelt wurde, voranzutreiben. Baker sagte, dass die Zuwendung die Fähigkeit des Instituts, Proteine auf Computern zu entwerfen, sie zu testen, indem es die eigentlichen Proteine im Labor herstellt, und dann den Prozess in einem großen Maßstab zu wiederholen, verändern wird. "Indem wir diesen Zyklus von Design, Bau und Test beschleunigen, werden wir in der Lage sein, die Methoden des Proteindesigns systematisch zu verbessern", sagte Baker.

Die Ergebnisse und die neue Rosetta-Software werden der wissenschaftlichen Gemeinschaft über die Rosetta Commons zur Verfügung gestellt. The Rosetta Commons ist eine von Baker gegründete Zusammenarbeit mit fast 100 Entwicklern von 23 Universitäten und Labors, die regelmäßig zum Rosetta-Quellcode beitragen und diesen mit anderen teilen, derzeit über 3 Millionen Zeilen.

Dieses Projekt wird in Zusammenarbeit mit Frank DiMaio, Assistenzprofessor für Biochemie an der University of Washington School of Medicine, durchgeführt.

Universeller Grippeimpfstoff

Die derzeitigen Grippeimpfstoffe sollen nur gegen die derzeit zirkulierenden Stämme schützen, so dass die Impfstoffe jedes Jahr neu formuliert werden müssen, da das Virus mutiert, und sind nur teilweise schützend. Mit Unterstützung des Open Philanthropy Project werden Baker und seine Mitarbeiter, Neil King und David Veesler, beide Assistenzprofessoren für Biochemie an der University of Washington School of Medicine, einen Versuch unternehmen, universelle Grippeimpfstoffkandidaten zu entwickeln, die einen dauerhaften Schutz vor mehreren Virusstämmen bieten, einschließlich Stämmen, die das Potenzial haben, Pandemieausbrüche zu verursachen. Die Impfstoffkandidaten basieren auf der von Baker und King entwickelten selbstorganisierenden Protein-Nanopartikel-Technologie. Um sicherzustellen, dass die Impfstoffkandidaten gründlich und effizient getestet werden, werden sie in enger Zusammenarbeit mit den Gruppen von Dr. Barney Graham und Dr. Masaru Kanekiyo am Vaccine Research Center des National Institute of Allergy and Infectious Diseases an den National Institutes of Health arbeiten.

Ziel ist es, einen Nanopartikel-Impfstoff zu entwickeln, der eine effektive Immunantwort auf viele bestehende und neue Grippestämme auslösen kann. Die Forscher hoffen, dass ein solcher Universalimpfstoff nicht mehr als alle fünf Jahre verabreicht werden muss, um die Notwendigkeit einer jährlichen Grippeimpfung zu beenden.

Das Institute for Protein Design, das 2012 an der UW Medicine in Seattle gegründet wurde, ist ein Forschungszentrum, das sich auf die Entwicklung maßgeschneiderter Proteine zur Verbesserung der menschlichen Gesundheit und zur Bewältigung der Herausforderungen des 21. Jahrhunderts in Medizin, Energie, Industrie und Technologie konzentriert. Im menschlichen Körper sind Proteine Ketten von Aminosäuren, die von Genen gesteuert werden, um essentielle Lebensfunktionen in jeder Zelle, einschließlich des Gehirns, der Muskeln und der inneren Organe, zu erfüllen. Proteine haben auch Auswirkungen auf das Design neuer Materialien außerhalb des menschlichen Körpers, wie z.B. neuartige Fasern. Das Team des Instituts, bestehend aus 120 Dozenten, Mitarbeitern, Postdoktoranden und Doktoranden, arbeitet an der Entwicklung völlig neuartiger Proteine, um beispielsweise neue, sicherere und wirksamere Impfstoffe und Therapeutika zur Vorbeugung oder Behandlung von Menschen mit schweren Krankheiten zu entwickeln. Das Institut hat einige der weltweit führenden Experten für Proteinwissenschaft, Informatik, Biochemie und biologische Struktur, Pharmakologie, Immunologie und klinische Medizin versammelt.


Über das Open Philanthropy Project


Das Open Philanthropy Project identifiziert herausragende Spendenmöglichkeiten, vergibt Zuschüsse und verfolgt und veröffentlicht die Ergebnisse. Hauptförderer sind Cari Tuna und Dustin Moskovitz, Mitbegründer von Facebook und Asana.

Für den Originaltext siehe diesen Link (http://www.ipd.uw.edu/2018/04/open-philanthropy-project-awards-11-3-million-to-institute-for-protein-design-at-uw-medicine-to-unlock-the-secrets-of-proteins-and-seek-a-universal-flu-vaccine/).

http://www.ipd.uw.edu/wp-content/uploads/2013/09/blueprint.png

Defender
03.07.2018, 16:54
Herzlichen Glückwunsch an die WeFold-Gruppe für ihre jüngste Veröffentlichung, eine Analyse und Bewertung der WeFold-Kollaboration zur Proteinstrukturvorhersage und ihrer Pipelines in CASP11 und CASP12 (https://www.nature.com/articles/s41598-018-26812-8), in Nature Scientific Reports. Da CASP13 derzeit in vollem Gange ist, beschreibt dieser Artikel die Ergebnisse und Analysen der CASP11 und CASP12 WeFold Coopetion (Kooperation und Wettbewerb). Die meisten der von WeFold für CASP12 (und derzeit für CASP13) verwendeten Modelle wurden von Freiwilligen von Rosetta@home erstellt. Herzlichen Glückwunsch und Danke!

Originaltext:

Congrats to the WeFold group for their recent publication, An analysis and evaluation of the WeFold collaborative for protein structure prediction and its pipelines in CASP11 and CASP12 (https://www.nature.com/articles/s41598-018-26812-8), in Nature Scientific Reports. As CASP13 is currently in full swing, this article describes the results and analysis of the CASP11 and CASP12 WeFold coopetition (cooperation and competition) . Most of the models used by WeFold for CASP12 (and currently for CASP13) were generated by Rosetta@home volunteers. Congrats and Thank you!

Defender
20.09.2018, 09:50
Herzlichen Glückwunsch an alle Rosetta@home-Freiwilligen, die zu einem kürzlich in Nature erschienenen Bericht beigetragen haben, in dem das Design eines vollständig künstlich fluoreszierenden Beta-Barrel-Proteins beschrieben wird. Hier die Beschreibung eines der Hauptautoren, Anastassia, aus einem Forenbeitrag (https://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=12757&postid=89563#89563):

Die Publikation stellt viele Innovationen der computergestützten Proteinsynthese vor. Es ist das erste de-novo-Design der Beta-Barrel-Faltung (eine der am häufigsten beschriebenen Faltungen der letzten 35 Jahre, die bis heute noch Rätsel aufgibt). Es ist auch das erste de-novo-Design eines Proteins, das auf die Bindung eines kleinen Moleküls zugeschnitten ist, was eine sehr hohe Genauigkeit bei der Platzierung von Seitenketten auf von Grund auf neu zusammengesetzten Protein-Grundstrukturen erfordert. Darüber hinaus konnten wir zeigen, dass diese neuen Proteine sich falten und wie erwartet in vivo funktionieren können! Wir hoffen, dass die in dem Beitrag beschriebenen Fortschritte das de-novo-Design vieler Biosensoren und Katalysatoren, die auf spezifische Anwendungen zugeschnitten sind, weiter ermöglichen werden.

Vielen Dank an alle Freiwilligen von Rosetta@home, die zur Validierung der von uns entwickelten Proteine und Bindungsstellen beigetragen haben.

Hier ist der Link zur IPD-Webseite, die eine Kopie des Artikels enthält. Die Arbeit wurde auch in den folgenden Nachrichtenartikeln vorgestellt (der Beitrag im Science-Magazin enthält ein Video von einem unserer Proteine, das in lebenden Zellen leuchtet).

https://www.bakerlab.org/index.php/2018/09/12/de-novo-fluorescent-proteins

https://cen.acs.org/physical-chemistry/periodic-table/Designer-protein-tackles-binding/96/i37
http://www.sciencemag.org/news/2018/09/watch-these-new-designer-proteins-light-when-they-hit-their-target


https://youtu.be/48u0XQz5Mrw

Originaltext:

Congrats to all Rosetta@home volunteers who contributed to a recent report in Nature describing the design of a completely artificial fluorescent beta-barrel protein. As described by one of the main authors, Anastassia, in this forum post (https://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=12757&postid=89563#89563):

The paper presents many “firsts” in computational protein design. It is the first de novo design of the beta-barrel fold (one of the most described folds in the past 35 years, yet mysterious until now). It is also the first de novo design of a protein tailored to bind a small-molecule, which requires very high accuracy in the placement of side chains on protein backbones assembled from scratch. Additionally, we could show that these new proteins could fold and function as expected in vivo! We hope that the advances described in the paper will further enable the de novo design of many biosensors and catalysts tailored for specific applications.

Thanks to all the Rosetta@home volunteers who contributed to the validation of our designed proteins and binding sites.

Here is the link to the IPD webpage that contains a copy of the paper. The work was also featured in the news articles below (the news in Science contains a video of one of our proteins glowing in living cells).

https://www.bakerlab.org/index.php/2018/09/12/de-novo-fluorescent-proteins

https://cen.acs.org/physical-chemistry/periodic-table/Designer-protein-tackles-binding/96/i37
http://www.sciencemag.org/news/2018/09/watch-these-new-designer-proteins-light-when-they-hit-their-target

Christoph D.
28.09.2018, 23:37
sehr interessant danke für die übersetzung.

Defender
01.11.2018, 08:24
Ein interessanter Artikel wurde gestern im Discover Magazine (http://discovermagazine.com/2018/nov/all-in-the-fold) veröffentlicht, der sich mit dem historischen Fortschritt von David Bakers Forschung beschäftigt und damit, wie sich das auf die Rosetta Commons Community und das Fachgebiet des Proteindesigns ausgewirkt hat. Es enthält ein Fallbeispiel der de novo Designforschung und eine Perspektive darauf, was neuartige Proteine ermöglichen können. Vielen Dank an alle für die kontinuierliche Unterstützung und die Beiträge zu dieser Forschung!

Originaltext:

An interesting article was released yesterday in Discover magazine (http://discovermagazine.com/2018/nov/all-in-the-fold) about the historical progression of David Baker's research and how it has evolved into the Rosetta Commons community and the field of protein design. It includes a case example of de novo design research, and a perspective of what novel proteins may enable. Thank you all for your continued help and contributions to this research!


http://boinc.bakerlab.org/rah_img/discover_Nov2018_Bick.png

Defender
01.12.2018, 06:09
Eine weitere de-novo-Design-Publikation wurde heute veröffentlicht, die das Design von selbstfaltenden Helixfilamenten im Mikrometerbereich beschreibt, die auf zuvor entwickelten Wiederholungsproteinen basieren, zu deren Berechnung die R@h-Teilnehmer beigetragen haben. Obwohl R@h nicht direkt für diese Studie verwendet wurde, stellten die R@h-Teilnehmer Rechenleistung für verwandte Forschungsarbeiten zur Verfügung. Vielen Dank an Sie alle für Ihre kontinuierlichen Beiträge.

Lesen Sie mehr hier im Science-Magazin (http://science.sciencemag.org/content/362/6415/705).

Originaltext:

Another de novo design publication was released today describing the design of micron scale self-assembling helical filaments based on previously designed repeat proteins for which R@h participants contributed computing towards. Although R@h was not directly used for this study, R@h participants provided computing for related research. Thank you all for your continued contributions.

Read more here in Science (http://science.sciencemag.org/content/362/6415/705).



https://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah_img/science_2018_Shen_SF3.medium.gif

Defender
12.06.2019, 09:22
Bürgerwissenschaftler können Foldit nun nutzen, um erfolgreich synthetische Proteine zu entwerfen. Die ersten Ergebnisse dieser einzigartigen Zusammenarbeit sind in Nature beschrieben.

Brian Koepnick, ein frischgebackener Doktorand im BakerLab, leitete ein Team, das hinter den Kulissen an Foldit arbeitete und neue Funktionen in das Spiel einführte, von denen sie glaubten, dass sie den Spielern helfen würden, bessere gefaltete Strukturen zu finden. Lesen Sie mehr aus dem Baker Lab (https://www.bakerlab.org/index.php/2019/06/05/foldit-design-citizen-scientists/).

Vielen Dank an alle Rosetta@home-Teilnehmer, die an dieser Studie mitgewirkt haben. Viele der Entwürfe wurden durch Faltungsalgorithmen auf Rosetta@home validiert.

Lesen Sie das vollständige Manuskript: PDF (https://www.bakerlab.org/wp-content/uploads/2019/06/Koepnick_Nature2019_FolditDesign.pdf)

Originaltext:

Citizen scientists can now use Foldit to successfully design synthetic proteins. The initial results of this unique collaboration are described in Nature.

Brian Koepnick, a recent PhD graduate in the Baker lab, led a team that worked on Foldit behind the scenes, introducing new features into the game that they believed would help players home in on better folded structures. Read more from the Baker Lab (https://www.bakerlab.org/index.php/2019/06/05/foldit-design-citizen-scientists/).

Thanks to all Rosetta@home participants who helped in this study. Many of the designs were validated using forward folding on Rosetta@home.

Read the full manuscript: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1274-4 PDF (https://www.bakerlab.org/wp-content/uploads/2019/06/Koepnick_Nature2019_FolditDesign.pdf)



http://boinc.bakerlab.org/rah_img/IPD_foldit_graphic1.png
http://boinc.bakerlab.org/rah_img/foldit_design_figure.png

Defender
20.07.2019, 13:37
Rosetta@home hat zu zwei neuen Veröffentlichungen beigetragen, die an dieser Stelle nicht vorenthalten werden sollen.

Koevolution im Proteombereich
Letzte Woche wurde in der Zeitschrift Science (https://science.sciencemag.org/content/365/6449/185) ein Bericht veröffentlicht, der die Identifizierung von Hunderten von bisher nicht charakterisierten Protein-Protein-Interaktionen bei E. coli und dem pathogenen Bakterium M. tuberculosis beschreibt. Dazu gehören sowohl bisher unbekannte Proteinkomplexe als auch bisher nicht charakterisierte Komponenten bekannter Komplexe. Diese Forschung wurde von Qian Cong geleitet, dessen Team auch der ehemalige Baker-Laborabsolventen Sergey Ovchinnikov (http://site.solab.org/lab), heute John Harvard Distinguished Science Fellow in Harvard, angehört. Rosetta@home wurde für einen Großteil der für diese Arbeit erforderlichen Datenverarbeitung verwendet. Herzlichen Glückwunsch und Dank an alle R@h-Freiwilligen.

Für weitere Informationen über diese Arbeit klicken Sie bitte hier (https://www.bakerlab.org/index.php/2019/07/10/protein-arrays-mineral-surfaces/).

Originaltext:

Last week, a report was published in Science (https://science.sciencemag.org/content/365/6449/185) describing the identification of hundreds of previously uncharacterized protein–protein interactions in E. coli and the pathogenic bacterium M. tuberculosis. These include both previously unknown protein complexes and previously uncharacterized components of known complexes. This research was led by postdoctoral fellow Qian Cong and included former Baker lab graduate student Sergey Ovchinnikov (http://site.solab.org/lab), now a John Harvard Distinguished Science Fellow at Harvard. Rosetta@home was used for much of the computing required for this work. Congratulations and thank you to all R@h volunteers.

For more information about this work click here (https://www.bakerlab.org/index.php/2019/07/10/protein-arrays-mineral-surfaces/).


https://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah_img/IPD_co-evolution-hub.png


Protein-Arrays auf mineralischen Oberflächen
Letzte Woche veröffentlichte das Baker Lab (https://www.bakerlab.org/) in Zusammenarbeit mit dem De Yoreo Labor (https://www.pnnl.gov/science/staff/staff_info.asp?staff_num=7906) bei PNNL einen Bericht in Nature (https://www.nature.com/articles/s41586-019-1361-6), der das Design von synthetischen Proteinarrays beschreibt, die sich auf der Oberfläche von Glimmer, einem gewöhnlichen und außergewöhnlich glatten kristallinen Mineral, zusammensetzen. Diese Arbeit bietet eine Grundlage für das Verständnis, wie Protein-Kristall-Interaktionen systematisch programmiert werden können. Obwohl R@h nicht direkt für diese Forschung verwendet wurde, wurden zuvor entworfene Untereinheiten mit R@h validiert. Herzlichen Glückwunsch an alle R@h-Freiwilligen und vielen Dank für Ihre kontinuierlichen Beiträge.

Für weitere Informationen klicken Sie bitte hier (https://www.bakerlab.org/index.php/2019/07/10/protein-arrays-mineral-surfaces/).

Originaltext:

Last week, the Baker Lab (https://www.bakerlab.org/) in collaboration with the De Yoreo lab (https://www.pnnl.gov/science/staff/staff_info.asp?staff_num=7906) at PNNL published a report in Nature (https://www.nature.com/articles/s41586-019-1361-6) describing the design of synthetic protein arrays that assemble on the surface of mica, a common and exceptionally smooth crystalline mineral. This work provides a foundation for understanding how protein-crystal interactions can be systematically programmed. Although R@h was not directly used for this research, previously designed subunits were validated using R@h. Congratulations to all R@h volunteers and thank you for your continued contributions.

For more details click here (https://www.bakerlab.org/index.php/2019/07/10/protein-arrays-mineral-surfaces/).


https://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah_img/MicaBinder_white.png

Defender
11.08.2019, 11:00
Wie ihr vielleicht gehört habt, wurde das Institute for Protein Design (https://www.ipd.uw.edu/) kürzlich als Teil des Audacious Project (https://audaciousproject.org/) ausgewählt. Diese groß angelegte philanthropische Zusammenarbeit, die eine Folge der Verleihung des TED-Preises ist, fördert und finanziert Projekte mit dem Potenzial, die Welt zu verändern.

Infolgedessen erweitern wir unser Team von Wissenschaftlern und Ingenieuren in Seattle, die gemeinsam an der Weiterentwicklung von Rosetta, unserer Software für Proteindesign und Strukturvorhersage, arbeiten werden. Die Finanzierung wird es uns auch ermöglichen, in die Ausrüstung, die Labormittel und den Laborraum zu investieren, der für die Entwicklung und den Test von Millionen synthetischer Proteine benötigt wird.

Welche Herausforderungen werden wir angehen? Seht euch meinen TED-Vortrag (https://www.ted.com/talks/david_baker_5_challenges_we_could_solve_by_designi ng_new_proteins) an, um es herauszufinden.

All diese Arbeit - wie alles, was wir tun - hängt von euch, den Teilnehmern von Rosetta@home ab. Ob es um die Entwicklung maßgeschneiderter Nanomaterialien oder sicherere Krebstherapien geht, wir setzen auf die Plattform Rosetta@home. Wir können euch nicht genug danken, dass ihr euch die Zeit genommen haben, an dieser spannenden Forschung teilzunehmen, und wir hoffen, ihr erzählt mindestens einem Freund, dass auch er allein durch den Betrieb von Rosetta@home eine Rolle bei der Revolution des Proteindesigns spielen kann.

Vielen Dank,

David Baker
Direktor, Institute for Protein Design

Originaltext:

As you may have heard, the Institute for Protein Design (https://www.ipd.uw.edu/) was recently selected as part of The Audacious Project (https://audaciousproject.org/). This large-scale philanthropic collaboration, which is the successor to the TED Prize, surfaces and funds projects with the potential to change the world.

As a result, we are expanding our Seattle-based team of scientists and engineers who will work together to advance Rosetta, our software for protein design and structure prediction. The funding will also allow us to invest in the equipment, supplies and lab space needed to design and test millions of synthetic proteins.

What challenges will we be tackling? Watch my TED talk (https://www.ted.com/talks/david_baker_5_challenges_we_could_solve_by_designi ng_new_proteins) to find out.

All of this work — like everything we do — will depend on you, the participants in Rosetta@home. Whether it’s creating custom nanomaterials or safer cancer therapies, we rely on the Rosetta@home distributed computing platform. We cannot thank you enough for taking the time to be a part of this exciting research, and we hope you tell at least one friend that they too can play a role in the protein design revolution just by running Rosetta@home.

Thank you,

David Baker
Director, Institute for Protein Design


https://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah_img/audacious.png

Defender
01.03.2020, 07:39
Vielen Dank an alle R@h-Freiwilligen für ihre Beiträge zur genauen Modellierung wichtiger Coronavirus-Proteine. Die kollektive Rechenleistung, die Sie durch R@h zur Verfügung stellen, hilft akademischen Forschungsgruppen weltweit, wichtige Proteinstrukturen wie diese zu modellieren.

Aus einem kürzlich erschienenen IPD-Nachrichtenbeitrag (https://www.ipd.uw.edu/2020/02/rosettas-role-in-fighting-coronavirus/):

"Wir freuen uns, berichten zu können, dass die molekulare Modellierungssuite von Rosetta vor kurzem zur genauen Vorhersage der Struktur eines wichtigen Coronavirus-Proteins auf atomarer Ebene eingesetzt wurde, Wochen bevor es im Labor gemessen werden konnte. Die aus der Untersuchung dieses viralen Proteins gewonnenen Erkenntnisse werden nun als Leitfaden für die Entwicklung neuartiger Impfstoffe und antiviraler Medikamente verwendet."

Seit der Veröffentlichung der SARS-CoV-2-Genomsequenzen Ende Januar wurden eine Reihe wichtiger Coronavirus-Proteine wie das oben beschriebene auf Computern von R@h-Freiwilligen modelliert. Eine Liste dieser Proteine wird vom Seattle Structural Genomics Center for Infectious Disease (SSGCID) (https://www.ssgcid.org/sars-cov-2/) zur Verfügung gestellt.


Originaltext:

Thank you to all R@h volunteers for your contributions to help accurately model important coronavirus proteins. The collective computing power that you provide through R@h helps academic research groups world wide model important protein structures like these.

From a recent IPD news post (https://www.ipd.uw.edu/2020/02/rosettas-role-in-fighting-coronavirus/):

"We are happy to report that the Rosetta molecular modeling suite was recently used to accurately predict the atomic-scale structure of an important coronavirus protein weeks before it could be measured in the lab. Knowledge gained from studying this viral protein is now being used to guide the design of novel vaccines and antiviral drugs."

Since the release of SARS-CoV-2 genome sequences in late January, a number of important corona virus proteins like the one described above have been modeled on R@h volunteer computers. A list of these proteins is provided by the Seattle Structural Genomics Center for Infectious Disease (SSGCID) (https://www.ssgcid.org/sars-cov-2/).


http://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah_img/sars-cov-2_model.png

nexiagsi16v
01.03.2020, 09:44
Daran sieht man, das Rosetta gute und auch schnell verlässliche Daten liefert! :thumbup:

Defender
20.03.2020, 16:24
Im Rosetta@home-Forum wird über eine spannende Publikation (https://www.ipd.uw.edu/2020/03/designing-shape-shifting-proteins/) berichtet, die an dieser Stelle übersetzt sei.

Das Designen formverändernder Proteine

Heute berichten wir über das Design von Proteinsequenzen, die mehr als eine gut gefaltete Struktur annehmen, was an virale Fusionsproteine erinnert. Diese Forschung bringt uns der Schaffung künstlicher Proteinsysteme mit zuverlässigen beweglichen Teilen näher.

In der Natur verändern viele Proteine ihre Form als Reaktion auf ihre Umgebung. Diese Plastizität ist oft mit der biologischen Funktion verbunden. Während das rechnergestützte Proteindesign dazu verwendet wurde, Moleküle zu schaffen, die sich in einen einzigen stabilen Zustand falten, und natürliche Proteine umzugestalten, um ihre Dynamik oder Faltung zu verändern, ist das Design von Grund auf eng verwandter Sequenzen, die gut definierte, aber divergierende Strukturen annehmen, eine herausragende Herausforderung geblieben.

Um formverändernde Proteine zu erzeugen, begann ein Team unter der Leitung der kürzlich im Baker-Labor promovierten Kathy Wei damit, Sätze von Aminosäuresequenzen zu identifizieren, von denen vorhergesagt wurde, dass sie sich in sehr unterschiedliche Strukturen falten - in diesem Fall Paare zylindrischer Helixbündel mit unterschiedlichen Längen.

"Wir wussten von Anfang an, dass wir eine Sequenz zwischen einem kurzen Zustand mit spiralförmigen "Armen", die "nach unten" zeigen, und einem langen Zustand mit spiralförmigen "Armen", die "nach oben" zeigen, umwandeln wollten. Der Plan war, mit Hilfe etablierter Protokolle zunächst verschiedene Proteine zu entwerfen, die sich in jedem der beiden Zustände befinden, und dann die Sequenzen dieser beiden Ausgangspunkte zueinander zu mutieren, bis wir eine Sequenz gefunden haben, die sich in beide Zustände falten lässt", sagt Wei.

Nach den Designrunden am Computer und Tests im Labor gelang es dem Team, ein einziges Molekül zu schaffen, das in beiden Zuständen zu sehen ist.

"Eine der größten Herausforderungen bei diesem Projekt war es, einen Weg zu finden, um zu erkennen, ob die Proteine die Form annehmen, für die sie entworfen wurden. Hochdurchsatz-Screeningmethoden neigen dazu, sich auf eine enzymatische Eigenschaft eines Proteins zu verlassen. Da sich diese entworfenen Proteine nur in ihrer Form unterschieden, mussten wir ihre Faltung mittels Kristallographie und NMR überprüfen, was ein langsamer Prozess ist und nicht garantiert zu Ergebnissen führt."

"Wir haben zwar eine wirklich vielversprechende Proteinsequenz gefunden, die wir in beiden geplanten Zuständen messen können, aber sie ist überraschend viel weniger dynamisch, als wir erwartet hätten. Als Nächstes wollen wir verstehen, wie wir die Konformationsänderungen dynamischer machen und wie wir sie kontrolliert auslösen können."

Dem Team gehörten Wissenschaftler der Universität von Washington, der UC Berkeley, der UC Santa Cruz und der Stanford University an. Ihre Arbeit wurde von NIH, DOE, HHMI und dem Chan Zuckerberg Biohub unterstützt.

Originaltext:

Today we report the design of protein sequences that adopt more than one well-folded structure, reminiscent of viral fusion proteins. This research moves us closer to creating artificial protein systems with reliable moving parts.

In nature, many proteins change shape in response to their environment. This plasticity is often linked to biological function. While computational protein design has been used to create molecules that fold to a single stable state and to re-engineer natural proteins to alter their dynamics or fold, the design from scratch of closely related sequences that adopt well-defined but divergent structures has remained an outstanding challenge.
Kathy Wei, Ph.D.

To create shape-shifting proteins, a team led by recent Baker lab postdoc Kathy Wei, Ph.D., began by identifying sets of amino acid sequences predicted to fold into very different structures — in this case, pairs of cylindrical helical bundles with different lengths.

“We knew from the beginning that we wanted a sequence to transform between a short state with helical “arms” pointed “down” and a long state with helical “arms” pointed “up”. The plan was to use established protocols to first design different proteins that are in each of the two states and then mutate the sequences of these two starting points toward each other until we found a sequence that could fold into both states,” said Wei.

After rounds of design on the computer and testing in the lab, the team succeeded in creating a single molecule that could be seen in both states.

“One of the main challenges for this project was finding a way to tell if the proteins took on the shape they were designed to be in. High-throughput screening methods tend to rely on an enzymatic property of a protein. Since these designed proteins only differed in their shapes, we had to use crystallography and NMR to check their folding, which is a slow process and not guaranteed to yield results.”

“While we found a really promising protein sequence that we can measure in both of the designed states, it’s surprisingly much less dynamic than we would’ve expected. Next, we want to understand how to make the conformational changes more dynamic and how to trigger them in a controlled manner.“

The team included scientists from the University of Washington, UC Berkeley, UC Santa Cruz, and Stanford. Their work was supported by the NIH, DOE, HHMI and the Chan Zuckerberg Biohub.


https://www.ipd.uw.edu/wp-content/uploads/2020/03/Screen-Shot-2020-03-18-at-1.25.37-PM-1024x602.png

Defender
27.03.2020, 16:20
Während Schulen, Museen, Büros und Geschäfte geschlossen werden, um die Ausbreitung des neuen Coronavirus zu verlangsamen, sitzen nun Millionen von Menschen zu Hause fest. Glücklicherweise gibt es selbst in diesen schwierigen Zeiten kleine Schritte, die jeder machen kann, um bei der Bekämpfung von COVID-19 zu helfen.

Eine Möglichkeit ist die Spende für die biomedizinische Forschung - aber dazu muss man nicht unbedingt seine Brieftasche öffnen.

Rosetta@Home ist ein verteiltes Computerprojekt, das sich auf ein Netzwerk von Computern von Freiwilligen stützt. Ziel des Projekts ist es, mehr über wichtige Biomoleküle zu erfahren, einschließlich der Proteine, aus denen das neue Coronavirus besteht. Auf diese Weise können die Wissenschaftler entdecken, wie man Medikamente und Impfstoffe gegen das Coronavirus entwickeln kann. Rosetta@Home arbeitet auf der seit 2002 bestehenden offenen Infrastruktur für Netzwerk-Computing (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing, BOINC). BOINC ist quelloffen und wird hauptsächlich von der National Science Foundation finanziert.

In den letzten Tagen hat Rosetta@Home eine Welle neuer Freiwilliger erlebt, die großzügig die Nutzung ihrer ungenutzten Desktop-, Laptop- und Smartphone-Prozessoren spenden. Die Zahl der aktiven Benutzer hat sich verdoppelt, und vier der zehn outputstärksten Tage (https://www.boincstats.com/stats/14/project/detail/bestxdays) des Projekts sind erst in der letzten Woche entstanden. Diese Unterstützung treibt die Forschung über das neue Coronavirus am UW-Institut für Proteindesign und an anderen Universitäten voran.

Neue Freiwillige treten in den Dienst des Projekts

Um die Öffentlichkeit vor dem neuen Coronavirus zu schützen, musste das Phillip and Patricia Frost Museum of Science (https://www.frostscience.org/) in Miami vorübergehend geschlossen werden. Das Museum beherbergt ein hochmodernes Planetarium, das von den Dell PowerEdge 7910-Servern des Frost-Planetariums, bestehend aus 168 Prozessoren, betrieben wird. Das Frost-Museum hat gerade kommuniziert, dass es seine freigewordene Rechenkraft großzügig für das Rosetta@Home-Projekt einsetzt.

"Als eine führende wissenschaftliche Einrichtung wollten wir einen Weg finden, die leistungsstarke Computertechnologie, die wir mit unserer Schließung ungenutzt gelassen hatten, wieder zu nutzen. Jetzt unterstützen wir aktiv bahnbrechende Forschung, die uns helfen wird, einige der größten Herausforderungen der Welt zu lösen, wie z.B. COVID-19. Jetzt müssen wir mehr denn je zusammenarbeiten und Wissenschaft und hochwertige Forschung an der Spitze unseres Denkens halten. Wir ermutigen andere, sich unserem Frost Science BOINC-Team anzuschließen und direkt von zu Hause aus zu helfen, etwas zu verändern", sagte Frank Steslow, Präsident und CEO von Frost Science.

Modus Create (https://moduscreate.com/), eine multinationale Beratungsfirma, hat ebenfalls angekündigt, dass sie alle Computer-Ersatzteile an ihrem Hauptsitz in Reston, Virginia, sowohl für Rosetta@Home als auch für Folding@Home, ein ähnliches Projekt, spenden wird. "Der Einfallsreichtum der Menschheit zeigt sich oft am besten in Zeiten der Krise", schreiben sie. Wie viele Freiwillige hat auch Modus ein Team bei BOINC gebildet, das ihre Spenden organisiert. Es wurden über 11.000 solcher Teams gebildet, darunter viele aus Universitäten, Unternehmen und anderen Institutionen.

Es ist einfach, Rosetta@Home beizutreten

Der Beitritt zu Rosetta@Home ist einfach. Laden Sie zunächst die BOINC-Anwendung auf ein kompatibles Gerät (Windows, Mac, Linux oder Android) herunter. Wählen Sie dann Rosetta@Home als Ihr bevorzugtes Projekt aus. Das war's schon! Rosetta@Home ist nicht gewinnorientiert, wird von Akademikern betrieben und sammelt keine Ihrer persönlichen Daten. Folgen Sie dem Projekt auf Twitter für Updates: @RosettaAtHome (https://twitter.com/RosettaAtHome)

Wenn Rosetta@Home auf Ihren Geräten läuft, können Sie selbst im Schlaf einen Beitrag zur Wissenschaft leisten.


Originaltext:

As schools, museums, offices and stores shutter to slow the spread of the new coronavirus, millions of people are now finding themselves stuck at home. Fortunately, even in these trying times, there are are small steps that anyone can be take to help combat COVID-19.

One option is to donate to biomedical research — but doing so doesn’t necessarily require opening your wallet.

Rosetta@Home is a distributed computing project that relies on a network of volunteer computers. The goal of the project is to learn more about important biomolecules, including the proteins that comprise the new coronavirus. In doing so, scientists may discover how to create medicines and vaccines to stop it. Rosetta@Home operates on the Berkeley Open Infrastructure for Network Computing, or BOINC, which has existed since 2002. BOINC is open-source and funded primarily by the National Science Foundation.

In recent days, Rosetta@Home has seen a surge of new volunteers who are generously donating the use of their idle desktop, laptop and smartphone processors. The number of active users has doubled, and four of the project’s ten best compute days (https://www.boincstats.com/stats/14/project/detail/bestxdays) have occurred just in the last week. This giving is powering research on the new coronavirus at the UW Institute for Protein Design and at other universities.

New volunteers stepping up

To keep the public safe from the new coronavirus, the Phillip and Patricia Frost Museum of Science (https://www.frostscience.org/) in Miami, Floria has had to temporarily close. The museum is home to a state-of-the-art planetarium, powered by the Frost Planetarium’s Dell PowerEdge 7910 servers, consisting of 168 processors. The Frost Museum just announced that it is generously donating its computer downtime to the Rosetta@Home project.

“As a leading scientific institution, we wanted to find a way to repurpose the powerful computing technology we had idle with our closure. We are now actively supporting groundbreaking research that will help us solve some of the world’s biggest challenges, such as COVID-19. Now more than ever, we need to work together and keep science and high quality research at the forefront of our thinking. We encourage others to join our Frost Science BOINC team and help make a difference, right from their homes” said Frank Steslow, Frost Science President & CEO.

Modus Create (https://moduscreate.com/), a multi-national consulting firm, has also announced that it is donating all spare computer parts at its headquarters in Reston, Virginia to both Rosetta@Home and Folding@Home, a similar project. “Humanity’s ingenuity is often best demonstrated at times of crisis,” they write. Like many volunteers, Modus has also created a team on BOINC to organize their giving. Over 11,000 such teams have been formed, including many from universities, business and other institutions.

It is easy to join Rosetta@Home

Joining Rosetta@Home is simple. First, download the BOINC app on a compatible device (Windows, Mac, Linux or Android). Then, select Rosetta@Home as your preferred project. That’s it! Rosetta@Home is not for profit, operated by academics and will not collect any of your personal information. Follow the project on Twitter for updates: @RosettaAtHome (https://twitter.com/RosettaAtHome)

With Rosetta@Home running on your devices, you can contribute to science even as you sleep.



https://www.ipd.uw.edu/wp-content/uploads/2020/03/Frost_science_planetarium-1024x576.jpg

Defender
01.04.2020, 19:49
Anbei noch zwei kurze Meldungen aus dem Forum bezüglich der aktuellen Situation. Möglicherweise entspannt sich die Situation also schon im Laufe der Nacht.

0 new tasks, Rosetta?

Wir haben die Aktualisierung der Anwendung veröffentlicht und planen, morgen eine offizielle Ankündigung zu machen. Unsere Website wird jetzt ziemlich viel in Anspruch genommen, aber hoffentlich wird sich die Situation bald stabilisieren.

Originaltext

We posted the application update and plan to make an official announcement tomorrow. Our site is getting quite a bit of traffic now but hopefully it will settle down soon.


In den letzten zwei Tagen wurden etwa 30.000 Host-Rechner zum Projekt hinzugefügt. Das ist zwar eine großartige Situation, aber sie verursacht auch einige zunehmende Schwierigkeiten. Rosetta wird nur die Arbeit schicken, für die es Freiwillige braucht. Es werden niemals Aufgaben geschickt, nur um die Ergebnisse anderer zu überprüfen oder um die Maschinen die Zahlen hochzählen zu lassen. Dadurch wird Ihre CPU für andere BOINC-Projekte, an denen Sie vielleicht beteiligt sind, verfügbar, anstatt sie beschäftigt zu halten, nur damit die Dinge scheinbar reibungslos ablaufen.

Im Laufe des Tages werden eine neue Anwendung und neue Arbeitseinheiten veröffentlicht. Vielen Dank für Ihren Beitrag zum Projekt.

Originaltext

The project has had some 30,000 hosts attach in the last two days. So, while this is a great situation, it does create some growing pains. Rosetta will only send work that they need volunteers to complete. They never send jobs just to verify results of others, or just to keep machines counting up numbers. This makes your CPU available to other BOINC projects you may be attached to, rather than consuming it just so things appear to be progressing smoothly.

There will be a new application and work units released later today. Thanks for your contribution to the project.

Defender
03.04.2020, 06:10
Über Nacht sind nicht nur zehntausende WUs aufgetaucht, sondern auch ein neuer Beitrag, der die Arbeiten im Kampf gegen COVID-19 beschreibt und hier übersetzt wurde.


Hilfe im Kampf gegen COVID-19

Seit dem jüngsten Ausbruch von COVID-19 wurde R@h zur Vorhersage der Struktur von Proteinen verwendet, die für die Krankheit wichtig sind, sowie zur Herstellung neuer, stabiler Mini-Proteine, die als potenzielle Therapeutika und Diagnostika eingesetzt werden können, wie das hier abgebildete Protein, das an einen Teil des COVID-19-Spike-Proteins gebunden ist.

Um unsere Forschung zu unterstützen, freuen wir uns, ein neues Anwendungs-Update bekannt zu geben, und dank der Hilfe der ARM-Entwicklungsgemeinschaft, einschließlich Rex St. John, Dmitry Moskalchuk, David Tischler, Lloyd Watts und Sahaj Sarup, freuen wir uns, auch die Linux-ARM-Plattform mit aufzunehmen. Mit diesem Update werden wir weiterhin Proteinbinder für COVID-19 und verwandte Ziele unter Verwendung der neuesten Rosetta-Source entwickeln.

Vielen Dank an die freiwilligen Helfer von R@h für eure anhaltende Unterstützung dieses Projekts. Eure Rechenzeit wird nicht nur für die genaue Modellierung der Strukturen wichtiger Proteine, sondern auch für das Design neuer Proteine verwendet. Schließen wir uns zusammen und kämpfen wir gegen COVID-19!

Die primäre Art und Weise, wie Proteine miteinander interagieren, ist das Binden aneinander. Wie ihr vielleicht in der Grafikanwendung gesehen habt, gibt es Proteine in allen Formen und Größen. Aus diesem Grund binden die meisten Proteine nicht willkürlich aneinander, sondern nur sehr spezifisch an eine Handvoll anderer Proteine. Zum Beispiel bindet das virale Spike-Protein von COVID-19 an das menschliche ACE2-Protein, wodurch das Virus in die Zelle gelangt.

Das IPD hat hart daran gearbeitet, die Fähigkeit zur Gestaltung solcher Bindungsinteraktionen zu verbessern. Dieser Prozess beginnt mit der Schaffung eines Satzes von Gitternetzproteinen, die keinen anderen Zweck haben, als sich genau zu einer atomaren Struktur zu falten. Diese Gitter werden dann an ein Zielprotein von Interesse angedockt und ihre Oberflächen so gestaltet, dass sie das Ziel perfekt ergänzen. Abschließend werden die Designs analysiert, gefiltert und im Labor getestet.

Wir werden nun den Schritt des Oberflächendesigns mit R@h durchführen. Das Andocken und Filtern geht schnell, aber das eigentliche Proteindesign ist langsam. Wir werden die enorme Rechenleistung von R@h nutzen, um jede Aminosäure an jeder Stelle der Oberfläche zu testen. Dann werden wir die besten Kombinationen von Aminosäuren mit Hilfe von Abkühlungs- und Monte-Carlo-Simulationen auswählen. Eine große Anzahl von Simulationen ist der entscheidende Faktor für diesen Vorgang, und deshalb verwenden wir R@h.

Begleitet uns also in den kommenden Wochen bei der Herstellung von Proteinbindern für COVID-19 und verwandte Proteine. Wir werden immer noch Strukturvorhersagen und das Design von Strukturen durchführen, da diese auch für die Proteinforschung absolut entscheidend sind. Aber haltet Ausschau nach den Anwendungen für das Oberflächendesign, denn jemand könnte die nächste Therapie für COVID-19 entwickeln.

Und hoffentlich bleibt ihr dabei, wenn die Pandemie vorbei ist. Wir können nur deshalb solche Proteinbinder entwerfen, weil wir seit Jahren hart an diesem Problem arbeiten. Aber es liegt noch ein langer Weg vor uns. Die Weiterentwicklung der Wissenschaft erfordert Zeit und Rechenleistung, deshalb hoffen wir, dass ihr uns auf dieser aufregenden Reise begleiten werdet.


Originaltext:



With the recent COVID-19 outbreak, R@h has been used to predict the structure of proteins important to the disease as well as to produce new, stable mini-proteins to be used as potential therapeutics and diagnostics, like the one displayed above which is bound to part of the COVID-19 spike protein.

To help our research, we are happy to announce a new application update, and thanks to the help from the Arm development community, including Rex St. John, Dmitry Moskalchuk, David Tischler, Lloyd Watts, and Sahaj Sarup, we are excited to also include the Linux-ARM platform. With this update we will continue to make protein binders to COVID-19 and related targets using the latest Rosetta source.

Thank you R@h volunteers for your continued support to this project. Your CPU hours are used not only to accurately model the structures of important proteins, but to design new ones as well. Let's band together and fight COVID-19!

The primary way proteins interact with each other is by sticking to one another. As you may have seen from the R@h graphics application, proteins come in all shapes and sizes. For this reason, most proteins do not stick randomly to each other, but rather stick very specifically to a handful of other proteins. For instance, the viral spike protein of COVID-19 sticks to the human ACE2 protein which is how the virus gains entry to the cell.

The IPD has been working hard at improving the ability to design such binding interactions. This process starts by creating a set of scaffold proteins that do not have a purpose other than to fold precisely to an atomic structure. These scaffolds are then docked onto a target protein of interest and their surfaces designed to perfectly complement the target. Finally, the designs are scored, filtered, and tested for binding in the lab.

We will now be using R@h to do the surface design step. Docking and filtering are fast, but actually doing protein design is slow. We will be using the massive amounts of compute power available on R@h to sample every amino acid at every position at the interface. We will then pick the best combinations of amino acids using simulated annealing and Monte-Carlo. Sampling is key for this process and this is why we turn to R@h.

So, join us in the coming weeks as we make binders to COVID-19 and related proteins. We'll still be doing structure prediction and scaffold design as these are absolutely critical to protein science as well. But look out for the interface design cases, because someone might be designing the next COVID-19 cure.

And hopefully you'll stick around once the pandemic is over. We can only design binders like this because we've been working hard at the problem for years. There's still a long way to go, though. Improving the science takes time and computing, so we hope you'll join us on this exciting ride.



https://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah_img/jhr_vs_covid.gif

Sandrakitty
03.04.2020, 11:29
Ein größeres Paket mit 17 WUs ~371 mb (Junior_HalfRoid vs Covid-19 design + ein paar Covid-19 save all out).
Eigentlich kennt man es so, dass jede WU einen eigenständigen download bekommt, aber hier war alles in einem download drin. :blink:

Defender
05.04.2020, 20:21
Ralph@home (https://ralph.bakerlab.org) benötigt Unterstützung beim Testen der nächsten Anwendungsversion. Da das Hauptprojekt momentan wenig WUs hat, gibt es hier eine weitere Möglichkeit zu helfen.


Rosetta 4.13 und 4.14

Die COVID-19-bezogenen Aktualisierungen für die Rosetta-Versionen 4.13 und 4.14 (Linux) enthalten neue Zielenergie- und Faltungsoptionen zur Verbesserung des Interface-Design-Protokolls. Sie ermöglicht die Durchführung von Messungen mit dem ACE2-Bindungshelix-Motiv, das zusammen mit dem Faltungsziel festgelegt wird, sowie eine schnelle Prüfung des Energiezustands. Erfolgreiche Proteinbinder, die dieses Protokoll verwenden, werden bereits im Nasslabor getestet und optimiert, aber dies wird es uns ermöglichen, viel mehr Kandidaten zu entwerfen, um unsere Chancen zu erhöhen, erfolgreiche Proteinbinder mit den vielversprechendsten Eigenschaften zu entwerfen.

Bitte teilt diese Informationen, um unsere Ralph@home-Tests für diese Anwendung zu unterstützen. Eine breite Vielfalt von verschiedenen Plattformen ist erwünscht. Danke!


Originaltext:

The COVID-19 related updates to the 4.13 rosetta and rosetta_for_devices and 4.14 rosetta linux versions include a new target clash energy and fold-tree options to improve the interface design protocol. It will allow sampling with the ACE2 binding helix motif fixed along with the target and a fast target clash energy check. Successful binders using this protocol are already being tested and optimized in the wet lab but this will allow us to design many more candidates to increase our chances of designing successful binders with the most promising binder properties.

Please spread to word to help our Ralph@home testing efforts for this app. A broad range of platforms is desired. Thanks!

Defender
19.04.2020, 07:30
Rosetta@home nimmt künftig nun auch große Proteine mit bis zu 2000 Aminosäuren (hier (http://robetta.bakerlab.org/results.php?id=15652) ein Beispiel mit 1273 Gliedern) ins Visier und veranschlagt dafür bis zu 4 GB RAM.

Rosetta@home: Anpassungen bezüglich COVID und anderer großer Proteine

Ich wollte versuchen, allen bewusst zu machen, dass das Projekt einige der größten Protein-WUs vorbereitet, die jemals auf R@h liefen. Diese werden pro Modell viel länger brauchen als kleinere Proteine. Das wird es sehr schwierig machen, die "geschätzte verbleibende Laufzeit" genau darzustellen. Es wird die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Aufgaben länger laufen als eure WU-Laufzeitpräferenz vorgibt, insbesondere wenn ihr eine Laufzeitpräferenz habt, die weniger als die 8 Stunden Standardlaufzeit beträgt. Um dem Rechnung zu tragen, wird der Watchdog länger ruhen als früher und nur WUs beenden, die mehr als 10 CPU-Stunden länger als die Laufzeitpräferenz gelaufen sind.

Diese lang laufenden Modelle werden zu einem hohen Grad an Laufzeitschwankungen zwischen den einzelnen Aufgaben führen. Es kann vorkommen, dass eine Aufgabe fast doppelt so viel Punkte erhält wie eine andere. Das liegt daran, dass sie zwei Modelle ausgeführt hat, anstatt eines. Die Gutschrift sollte im Allgemeinen proportional zur Menge der in die Aufgabe investierten CPU-Zeit sein.

Diese hohe Variation in der Laufzeit wird eine Herausforderung für den BOINC-Manager bei der Entscheidung darstellen, wie viel Arbeit er anfordern sollte. Ihr könnt dem BOINC-Manager helfen, zu viel Arbeit zu vermeiden, wenn ihr euren Arbeitspuffer auf unter einen Tag begrenzt.

Außerdem haben einige von euch kürzlich Arbeitseinheiten gemeldet, die vor ihrer Laufzeitpräferenz abgeschlossen wurden. Dies wird auch bei diesen lang laufenden Modellen häufiger vorkommen. Wenn ihr z.B. die standardmäßige Laufzeitpräferenz von 8 Stunden habt und das erste Modell 5 Stunden für die Fertigstellung benötigt, dann wird es nach 5 Stunden aufhören und zurück gemeldet, weil ein zweites Modell die Präferenz überschreiten würde. Das Projektteam zieht es vor, dass ihr die Laufzeitpräferenz nicht ändert, was derzeit zu 8 Stunden Laufzeit führt. Wenn diese hohen Laufzeitschwankungen euch jedoch Probleme bereiten, möchte ich darauf hinweisen, dass die Einstellung einer längeren Laufzeitpräferenz im Allgemeinen zu konsistenteren Bearbeitungszeiten führt. Beachtet einfach, dass Änderungen der Laufzeitpräferenz sowohl auf bestehende heruntergeladenen Arbeitseinheiten als auch auf neue Arbeitsanforderungen angewendet werden. Daher schlage ich immer vor, Änderungen nur dann vorzunehmen, wenn ihr einen kleinen Arbeitspuffer habt, und die Laufzeitpräferenz nur um kleine Schritte auf einmal zu ändern, damit der BOINC-Manager Zeit hat, die WUs mit den neuen Laufzeiten fertiggestellt zu sehen. Dies hilft ihm dabei, die Menge an Arbeit anzufordern, die euren Präferenzen entspricht.

Die Arbeitseinheiten, auf denen sehr kurze Modelle liefen und die enden, wenn sie 1.000 Modelle (vor ihrer Laufzeitpräferenz) oder andere sehr runde Zahlen erreicht haben, wurden angepasst, um eine größere maximale Anzahl von Modellen zu ermöglichen. Dies wird helfen, eure vorgegebene Laufzeitpräferenz einzuhalten und die zusätzliche Zeit zu nutzen, um mehr Modelle zu berechnen. Dies wird dazu beitragen, dass die Laufzeiten dieser Art von Arbeitseinheiten konsistenter sind.


Originaltext:

I wanted to try to help everyone be aware that the project is preparing some of the largest protein WUs even run on R@h. These will take much longer to run per model than smaller proteins. This is going to make "estimated runtime remaining" very difficult to show accurately. It will increase the likelihood of tasks running longer than your WU runtime preference, especially if you have a runtime preference that is less than the 8 hours default. To accommodate, the watchdog will be napping longer that he used to. Only ending WUs that have run more than 10 CPU hours longer than the runtime preference.

These long-running models are going to result in a high degree of variation in runtime between tasks. You might see one task granted nearly twice as much credit as another. That because it ran two models rather than one. Credit should generally be proportional to the amount of CPU time invested in the task.

This high variation in runtime is going to present a challenge for the BOINC Manager in deciding how much work it should be requesting. You can help the BOINC Manager avoid pulling down too much work if you adjust your preferences for how much work to store to be under a day.

Also, several of you have recently reported work units that have completed before their runtime preference. This is going to become more common with these long-running models as well. As an example if you have the default 8 hour runtime preference and the first model takes 5 hours to complete, then 5 hours is where it will stop and report back because a second model would exceed the preference. The Project Team prefers you leave the runtime preference unset, which presently results in 8 hour runtimes. But if these high variations in runtimes are presenting problems for you, I should point out that setting a longer runtime preference will generally result in more consistent completion times. Just beware that runtime preference changes are applied to your existing downloaded work units as well as new work requests. So I always suggest making changes only when you have settings for a small work cache, and to only change the runtime preference a couple of notches at a time, so the BOINC Manager has time to see WUs complete with the new runtimes. This helps it request the amount of work that matches your preferences.

The work units that were running very short models and ending when they reached 1,000 models (before their runtime preference), or other very round numbers, have been adjusted to allow a larger maximum number of models. This will help them fill out their runtime preference, using the additional time to compute more models. This will help runtimes of this type of work unit to be more consistent.

nexiagsi16v
19.04.2020, 07:45
Aber bis zu 4GB ist schon knackig. Wenn ich bei zwei davon gleichzeitig rechne, ist mein 24/7 Cruncher schon ausgelastet. Diese Art der WU hätte man wählbar machen müssen.
Aufgrund der allgemeinen Laufzeitschätzungsproblematik bei Rosetta, hab ich meinen Bunker schon unter 1 Tag gesetzt. Die WU-Versorgung läßt das nun auch wieder zu.

Major
19.04.2020, 16:57
Im Speziellen sind es die "rb_04_***"-WU, die sich gern 3-4GB/WU genehmigen und Rechner, die mit 2GB/WU kalkuliert wurden, an die Kotz... ääähmmm Schmerzgrenze bringen.
Ich habe (Rosetta möge mir das bitte verzeihen) bereits seit einigen Tagen, in den meisten Fällen, wenn ich eine solche WU bekam, prophylaktisch die Reißleine gezogen und sie wieder heim zu Mutti geschickt.
Denn ab und an wäre ein wenig arbeiten an den Rechnern schon gewünscht. Und Zeitlupe und/oder Standbild kostet schon etwas Nerven. :undecided:

WBT112
19.04.2020, 17:30
Rosetta mutet seinen Teilnehmern aktuell schon ziemlich viele händische Interventionen zu.
Deshalb habe ich dort auch nur die Rechner laufen, die ich im direkten Zugriff habe.
Ein etwas sorgloseres Crunchen wie bei WCG wäre nett...

KidDoesCrunch
19.04.2020, 17:52
Also ich habe Rosetta auf 12 Stunden gesetzt und lasse all Threads Arbeiten. RAM ist meist 32 GB bzw, 64 GB. nachdem es mal mit der WU Versorgung lief habe ich keinerlei Probleme.

Handicap SG-FC
19.04.2020, 17:56
Ich habe 2 Stunden eingestellt und muss nur aufpassen das ich nicht zu viele bekomme.

Einmal am Tag mache ich das.

WBT112
20.04.2020, 08:39
Im Rosetta Forum (https://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=13833) werden gerade Bonus-Credits für die neuen "großen" Workunits diskutiert.
Habe meinen Senf auch dazu gegeben.

xii5ku_AT
27.06.2020, 06:43
Nicht von der Homepage, sondern von Twitter (https://twitter.com/i/web/status/1276324129390555136):


Wir haben eine GROSSE NEUIGKEIT: Forschern @UWproteindesign ist es gelungen, Antivirus-Eiweiße zu erschaffen, die den neuen Coronavirus im Labor neutralisieren. (Diese experimentellen Wirkstoffe werden nun optimiert, um sie für Tierversuche vorzubereiten.)

DANKE EUCH für Eure Mithilfe!


We have some BIG NEWS: Researchers @UWproteindesign have succeeded in creating antiviral proteins that neutralize the new coronavirus in the lab. (These experimental drugs are being optimized for animal trials now)

THANK YOU for helping out!

6951 6952 6953

walli
27.06.2020, 11:34
Danke für die Info! :)

pschoefer
27.09.2020, 08:40
Ein neuer Artikel in der Fachzeitschrift Science beschreibt die Entwicklung von Miniproteinen, die an die "Spitzen" des Coronavirus SARS-CoV-2 ankoppeln und dadurch dessen Bindung an das menschliche Enzym ACE2 verhindern können. Solche Hemmstoffe können vor oder in der Frühphase einer Infektion die Vermehrung des Virus verhindern und daher beispielsweise in prophylaktischen Medikamenten für medizinisches Personal mit Kontakt zu potentiellen Covid-19-Patienten Anwendung finden. Rosetta@home spielte beim Finden dafür geeigneter Gerüstproteine eine Rolle. David Baker beschreibt die Vorgehensweise bei der Forschung recht allgemeinverständlich (allerdings in englischer Sprache) in einem Video (dessen Einbettung in die Originalnachricht des Projekts leider auch störende Auswirkungen hatte).

Neues zum Coronavirus von David Baker. Danke euch allen für eure Beiträge!
Hier ist ein kurzes Video, in welchem David Baker einige spannende Ergebnisse der auf SARS-CoV-2 abzielenden Wirkstoffentwicklung beschreibt.

Danke euch allen für eure Beiträge zu dieser Forschung! Zwar wurde R@h nicht direkt für die in der (unten verlinkten) Veröffentlichung beschriebene Arbeit verwendet, aber R@h wurde zum Optimieren dafür relevanter Gerüstproteine verwendet. Außerdem gibt es derzeit mehrere vergleichbare Optimierungen, die an SARS-CoV-2 und verwandte Ziele binden und mit R@h entwickelt wurden.

https://www.youtube.com/embed/ODEIN5V3yLg (engl.)

Weiterführende Informationen sind in der Veröffentlichung De novo design of picomolar SARS-CoV-2 mini protein inhibitors (https://science.sciencemag.org/content/early/2020/09/08/science.abd9909) (engl., Neuschöpfung pikomolarer Miniprotein-Hemmstoffe für SARS-CoV-2) zu finden.
22.09.2020, 00:16:33 MEZ

Originaltext:

Coronavirus update from David Baker. Thank you all for your contributions!
Here is a short video of David Baker describing some exciting results from de novo designs targeting SARS-Cov-2.

Thank you all for your contributions to this research! Although R@h was not directly used for the work described in the publication (link provided below), R@h was used for designing relevant scaffolds. Additionally, there are currently many similar designs that bind SARS-Cov-2 and related targets that were engineered using R@h.

https://www.youtube.com/embed/ODEIN5V3yLg

More information is available from the publication, De novo design of picomolar SARS-CoV-2 mini protein inhibitors (https://science.sciencemag.org/content/early/2020/09/08/science.abd9909).
21 Sep 2020, 23:16:33 UTC