Gennem de sidste par år har det været muligt at donere sin ledige processortid til forskellige formål - f.eks. til analyse af signaler modtaget fra rummet eller kodebrydning. Nu er der også mulighed for at hjælpe forskere over hele verden med at forstå processen bag proteiners foldning.
Proteiner er vitale for så godt som alle biologiske processer. Vi kender bl.a. de store makromolekyler i form af enzymer der sørger for at katalysere de processer der er basis for alt liv. Proteiner kan også fungere som transport-enheder - bedst kendt blandt os almindeligt dødelige er måske hemoglobin der transporterer ilt rundt i kroppen.
Proteiner er bygget op af totalt 20 forskellige aminosyrer placeres i en bestemt rækkefølge - for mange vil navne som Glycin, Alanin og Leucin nok ikke være helt ukendte. Rækkefølgen af de ofte mange tusinde aminosyrer kaldes en sekvens. Man er i dag kommet langt mht. at analysere sekvensen for en lang række proteiner, men det er ikke nok. Proteiner som dem vi har i kroppen udmærker sig nemlig ved at de først kan udføre deres missioner når de er foldet korrekt. Denne foldningsprocess går lynhurtigt i naturen, men endnu kan forskerne ikke forudsige hvordan et stort protein vil folde sig ud fra sekveksen af aminosyrer. Når man bliver i stand til det vil det i sidste ende kunne føre til bedre forståelse af sygdomme og medicinfremstilling.
Man hjælper ved at installere en lille klient på ens computere. Den henter data ned fra nettet og går igang med at hjælpe med de komplicerede analyser af hvordan proteiner folder sig op. Når en vis mængde data er analyseret returneres materialet til forskerne, og nyt materiale hentes ned.
Man kan arbejde på sagen alene, eller man kan slutte sig sammen med andre og danne et "hold", og se hvor store mængder data man får analyseret - præcis som man kan det med seti@home og RC5. Man kan ikke vinde noget, men man kan jo altid holde øje med om ens hold får ydet en betydelig indsats ved at sammenligne holdets ydelse med andre hold.
Bag Folding@home projektet finder man Pande-gruppen ved Stanford universitetets kemiafdeling. Folding@home funger som en skærmskåner og bruger dermed kun processortid når computeren ikke er aktivt i brug. Klienter findes pt. til Mac OS X, Windows og Linux. Mac OS 9 og UNIX klienter er på vej.
Link:
Premium
Sådan vil EU forenkle GDPR: Disse virksomheder får mest ud af det