基於 Web 的電子遊戲球員造成對脫氧核糖核酸順序的分析

千位電子遊戲球員在去年顯著幫助了預付款對疾病的基因基本類型的我們的瞭解例如阿耳茨海默氏的、糖尿病和癌症。 他們是博士開發的一個基於 web 的電子遊戲的用戶 J r 我計算機科學和合作者馬蒂厄 Blanchette McGill 學校的 Waldispuhl。 Phylo 是通過安排表示人力脫氧核糖核酸色的塊的多個順序設計的允許偶然比賽球員造成科學研究。 通過查看相似性和區別這些脫氧核糖核酸順序之間，科學家能瞭解新的到各種各樣基於基因的疾病。

研究員發行從解決方法計算的結果今天收集在最後一年期間，與 Phylo 一起的一個被改進的版本片劑的。

在去年， Phylo 的 17,000 個登記的用戶能打樂趣的比賽或選擇幫助解碼一種特殊遺傳病。 「很多人員說他們喜歡打可能幫助跟蹤一個特定疾病的始發地像癲癇症的比賽」，說 Waldispuhl。 「有在打比賽想法的很多興奮，并且同時造成科學」， Blanchette 同意。 「它是罪狀自由使用; 現在您能告訴自己它僅僅沒有浪費時間」。

Waldispuhl 和他的學員產生了使用一個電子遊戲想法解決脫氧核糖核酸多個順序對準線的問題，因為它 是難為了計算機能很好執行的任務。 「有有些計算人腦比所有計算機罐頭更加高效地執行。 認可和排序視覺模式在該類別符合」，解釋的 Waldispuhl。 「計算機是最佳在處理很多雜亂數據，但是我們需要高精確度的地方，我們需要人。 在這種情況下，我們分析的染色體已經是由計算機前對齊的，但是有沒對準的一部分的它。 我們的目標是識別這些零件，并且變換任務對齊他們成難題人將要整理」。

到目前為止，它很好運作。 自從這場比賽在 2010年 11月被生成了，研究員接受了超過 350,000 個解決方法對對準線順序問題。 「Phylo 造成了改進對在各種各樣的疾病介入的 521 個基因的管理規定的我們的瞭解。 它也確認困難計算問題在可能由人容易地打，不用任何科學培訓的一場偶然比賽可以被埋置」， Waldispuhl 說。 「什麼我們執行這裡是與古典公民科學途徑不同。 我們用計算機不替代人也不請求他們與設備競爭。 他們共同努力。 它是幫助解決其中一個最根本的生物問題人機的共同作用」。

使用新的比賽和平臺，研究員希望鼓勵更加蓋默連接樂趣和同時造成對基於基因的疾病的更好的瞭解。

來源： 麥吉爾大學