Чем занимается Rosetta@Home? TSC! Russia
Чем занимается Rosetta@Home? TSC! Russia
Цель проекта - решение одной из главных задач молекулярной биологии - вычисление 3-х мерной структуры белков по их аминокислотных последовательностей. Исследования по данному проекту помогут в проектировании новых, не существующих белков. В случае успеха мы получим новые возможности в борьбе с такими болезнями как рак, малярия, болезнь Альцгеймера, сибирская язва и другими генетическими и вирусными заболеваниями.
Каковы системные требования Rosetta@Home?
Rosetta@Home базируется на платформе BOINС и работает практически везде, где можно запустить BOINC. Поддерживаемые операционные системы:
Windows - Windows 98/ME/2000/XP/Vista/7
Macintosh - Mac OS X 10.3.9, или выше
Linux (32-bit/64-bit) - Red Hat Linux 8.X, 9.X; Mandrake Linux 10.x; Fedora Core 7, 8, and 9; Debian 4.1; Ubuntu 7.10, 8.04, 8.10, 9.04; Mandriva, Sabayon, Mint, Gentoo
Официальные системные требования не слишком строги. Минимум - это процессор с тактовой частотой 500 MHz. Кроме процессора нужно немного места на жестком диске и иметь доступ в интернет (хотя бы на короткое время), чтобы закачивать задания и отправлять результаты. Rosetta@Home занимает сравнитльно немало места в оперативной памяти: от 200 Мб на задание. Дедлайн (срок, когда задание перестает быть актуальным) имеется, но достаточно либерален, и даже при умеренном счете о нем вряд ли придется задумываться.
Как обстоят дела с трафиком?
Трафик - одна из крупных проблем проекта. При первом подключении вам необходимо скачать сам boinc клиент размером около 10 Мб и файлы Розетты размером около 20 Мб. Кроме этого надо закачивать задания. И с ними трафик может достигать 20Мб в день на мощной машине. Для того, чтобы сократить трафик надо пройти по этой ссылке и в поле Target CPU run time поставить 1 days. После этого считать Розетту можно будет, даже если у вас диал-ап. Задание, размером около 5Мб будет считаться сутки и за это время трафик тратиться не будет. Результат, загружаемый на сервер имеет размер примерно 3-8 мегабайт.
Ведутся работы над дальнейшим снижением трафика, но пока что-то не видно.
Если Я хочу присоединиться. Как это сделать?
Краткая последовательность действий такова:
1. Вы скачиваете и устанавливаете на свой компьютер программу BOINС. Взять последнюю версию BOINC для вашей операционной системы можно тут - http://ww.boinc.ru
2. В настройках вы выбирате среди проектов Rosetta@Home.
3. Вам предлагают зарегистрироваться в проекте, для этого потребуется ввести почту и пароль.
4. Вы выбираете команду, за которую хотите считать. Мы называемся TSC! Russia. 5. Все! Программа проведет тест производительности вашего компьютера и вам скачаются первые задания. Если вы не изменяли время счета, примерно через 3 часа будет получен первый результат. Обновление статистики может занять чуть дольше.
TSC! Russia - команда распределенных вычислений, изначально созданная в России, и теперь соревнующая с другими командами мира в высших строчках рейтингов. Мы занимаемся распределенными вычислениями на благо всех людей: используем наши компьютеры для поддержки биомедицинских научных проектов.
Сейчас мы участвуем в проектах Folding@Home, Rosetta@Home
Folding@Home
Проект изучает принципы сворачивания белковых структур. Цель проекта — получение более точного представления о болезнях, вызываемых дефектными белками. Изучаются белки, имеющие отношение к болезни Альцгеймера, Паркинсона, диабету типа II, коровьему бешенству и склерозу. Поняв, почему возникают дефекты в белках одного типа, ученые смогут выяснить, почему это происходит и с другими белками.
Rosetta@Home
Проект добровольных вычислений, направленный на решение одной из самых больших проблем в молекулярной биологии — вычисление третичной структуры белков из их аминокислотных последовательностей. Благодаря недавно завершённому проекту «Геном человека» известны аминокислотные последовательности всех белков в человеческом организме. Исследования по данному проекту также помогут в проектировании новых, не существующих белков. Хотя большая часть проекта ориентируется к фундаментальные исследования в области улучшения точности и надежности методов протеомики, Rosetta@home также способствует прикладным исследованиям для борьбы с такими болезнями как рак, малярия, болезнь Альцгеймера, сибирская язва и другими генетическими и вирусными заболеваниями.
История команды
TSC! Russia создана несколькими энтузиастами во главе с первым капитаном команды, Wilde, в конце 2002 года в результате перебора нескольких известных проектов РВ, из которых был выбран один наиболее привлекательный. В этом проекте, Community TSC (англ.), была создана команда Russia, которая начала свою карьеру с завоевания первого места в международном проекте распределённых вычислений. В дальнейшем команда стала подключаться к другим проектам РВ, и поскольку почти во всех них команда с названием Russia уже была, то к названию Russia стали добавлять кусочек названия первого проекта. Так появилось название
TSC! Russia.
Причина появления восклицательного знака в названии. Участник команды Swinger придумал для аббревиатуры TSC (вообще-то, это название редкой, но тяжёлой детской болезни, для борьбы с которой объединились тысячи людей со всего мира в проекте Community TSC — «tuberous sclerosis complex») новую расшифровку — «The Successful Crunchers!» — то есть, «успешные счётчики» («кранчеры»). Эта расшифровка и стала частью официального наименования команды — The Successful Crunchers! Russia.
В 2011 году команду возглавил [kane]Enforce
С 2015 года капитаном выбран Calcii
Успехи команды
В проекте Rosetta@Home с 2012 команда занимает 1 место (из более чем 9500) в мире и удерживает стабильное 1 место по скорости счета
В проекте Folding@Home команда занимает лидирующее положение среди других русских команд. На данный момент команда занимает 7 место в мире в общем зачете и 3 место по скорости среди 6 000 команд
Проект POEM@Home (Protein Optimizations with Energy Methods) стал третьим проектом, в котором команда достигла значительного успеха, 23 апреля 2016 года команда взяла 5 место, что является новым рекордом для команды в этом проекте. В октябре 2016 проект завершился
Также, из успешно выполненных проектов, команда участвовала в SIMAP@Home (Similarity Matrix of Proteins ) цель которого была создание базы данных белков для вычислительной биологии, в котором заняла 4 место
