《foldit》是一款由華盛頓大學計算機科學和工程學系以及生物化學系聯合開發的實驗性蛋白質折疊電子游戲。該游戲結合了眾包和分布式計算的思想，旨在利用人類天生的三維圖形匹配能力來改進現有蛋白質折疊軟件所用的算法。《foldit》提供一系列教程，讓用戶試著操縱簡單的類蛋白質構造，并定期更新以真實蛋白質結構為基礎的謎題。用戶可以使用工具輔助解謎，得出實際的蛋白質模型。每當結構被變動，一個“分數”會根據折疊的完善程度給出。《foldit》用戶可以創立加入小組，分享各自的方案，并參與小組高分榜的競爭?！秄oldit》的57,000名參與者提供了有用的結果，這些結果與算法計算的解決方案相匹配或表現優異?！秄oldit》的目標是通過解決蛋白質折疊問題，幫助科學家研究和治療疾病，以及創造生物創新。
游戲玩法
《foldit》就是這樣一個程序，它打算用人類的解謎思維來代替計算機算法中的一部分決策，把確定蛋白質的最佳三維形狀設計成一個游戲，使得人們在游戲過程中也能對生物科學做出貢獻。在這個游戲中你可以不斷調整蛋白質的三維形狀，上傳最高分和所得的三維體，參與世界排名，并且還能與游戲參與者進行即時聊天。
與 Rosetta@home 類似，《foldit》 是一種通過分布式計算更快地發現天然蛋白質結構的方法。然而，《foldit》 更強調通過其論壇進行社區協作，用戶可以在其中就某些折疊進行協作。此外，《foldit》 的眾包方法更加重視用戶。 《foldit》 的虛擬交互和游戲化創造了一個獨特的創新環境，有可能極大地推進蛋白質折疊研究。
開發以及發展
Rosetta@home是一個基于伯克利開放式網絡計算平臺（BOINC）的分布式計算項目。該項目由美國華盛頓大學貝克實驗室開發和維護，用于蛋白質結構預測、蛋白質-蛋白質對接和蛋白質設計的研究。截至2009年12月9日，全球共有8.2萬臺計算機是這一項目的活躍志愿者，平均執行速度達99萬億FLOPS。Rosetta@Home還開發了一款電子游戲《foldit》，目的是通過眾包（crowdsourcing）途徑來實現上述研究目標。盡管這個項目很大程度上側重于進行提高蛋白質組學方法的精確性和穩固性的基礎研究，它也進行一些關于艾滋病、瘧疾、癌癥、阿爾茲海默癥以及其他疾病的病理學的應用研究。
與其他BOINC項目一樣，Rosetta@home使用志愿者的計算機中空閑的進程資源來執行單獨的單元計算。計算結果會被發送到項目的中央服務器，經驗證后存入數據庫中。這個項目是跨平臺的，支持多種不同的軟件和硬件環境。用戶可通過Rosetta@home的屏幕保護程序觀看正在自己計算機上進行的蛋白質結構預測的情況。
除了疾病相關研究，Rosetta@home網絡還是結構生物信息學中新方法的一個測試框架。這些新方法經Rosetta@home龐大且多樣的用戶群體使用后，若運行效果穩定，將會被用于其他基于Rosetta的應用程序，例如RosettaDock和人類蛋白質組折疊項目。新方法測試中的兩個重要項目是蛋白質結構預測技術的關鍵測試（CASP）和交互作用預測的關鍵測試（CAPRI）。這兩項測試實驗分別用于評估蛋白質結構預測和蛋白質-蛋白質對接預測的最前沿技術。Rosetta@home穩居最重要的對接預測器之一，并且是現有最好的蛋白質三級結構預測器之一。
《foldit》的工具箱主要是針對蛋白質分子的設計。該游戲的創建者宣布計劃在2013年之前添加有機子成分的化學構建塊，以便玩家能夠設計小分子。名為Drugit 的小分子設計系統在Von Hippel-Lindau 腫瘤抑制器(VHL)上進行了測試。VHL 實驗的結果發表在2023年3月的預印本論文和2023年8月的美國化學會會議上。
游戲影響
《foldit》的玩家群體在科學研究中取得了顯著成就。2010年，科學期刊《自然》雜志上的一篇論文報道了《foldit》的57,000名參與者提供了有用的結果，這些結果與算法計算的解決方案相匹配或表現優異。
在游戲中，反轉錄酶的結構在十天內被玩家們破解，展示了《foldit》在解決復雜科學問題中的潛力。
PNAS 2011年11月的一篇文章將 《foldit》 玩家開發的“配方”與華盛頓大學貝克實驗室成員開發的 Rosetta 腳本進行了比較。玩家開發的“藍色保險絲”配方與科學家的“快速放松”算法相比毫不遜色。
2011年，《foldit》 玩家幫助破譯了梅森-輝瑞猴病毒( M-PMV)逆轉錄病毒蛋白酶的晶體結構，這種猴病毒會導致類似艾滋病，艾滋病的癥狀，這是一個15年來一直未能解決的科學問題。雖然這個謎題的有效期為三周，但玩家只用了十天就制作出了酶的3D模型，其精度足以進行分子替換。
2012 年 1 月，《科學美國人》報道稱，《foldit》 玩家首次實現了蛋白質的眾包重新設計，一種酶，可催化合成化學中廣泛使用的狄爾斯-阿爾德反應。西雅圖美國華盛頓大學游戲科學中心的大衛·貝克（David Baker）等團隊從頭開始計算設計了這種酶，但發現其效力需要改進?！秄oldit》 玩家通過添加 13 種氨基酸對酶進行了重新設計，使其活性提高了18倍以上。
《自然-通訊》 2016年9月的一篇文章詳細介紹了“訓練有素的晶體學家、本科生、《foldit》 玩家和自動模型構建算法之間的晶體學模型構建競賽”，其中“一組 《foldit》 玩家實現了最準確的結構”，將蛋白質與蛋白質相匹配X射線晶體學實驗的結果。
Nature Communications 2018年7月的一篇文章回顧了 《foldit》 玩家與 WeFold 聯盟團隊在兩年一度的CASP競賽 CASP11 和 CASP12中的合作。
《自然》雜志 2019年6月的一封信描述了對 《foldit》 玩家設計的蛋白質的分析。四種玩家設計的蛋白質在大腸桿菌中成功生長，然后通過X 射線晶體學“解決” 。這些蛋白質被添加到蛋白質數據庫中，名稱為6MRR、6MRS、6MSP和6NUK。
2019 年11月，PLOS Biology上的一篇文章報道了 《foldit》 玩家如何使用冷凍電鏡實驗的數據“比專家晶體學家或自動模型構建算法更準確地將蛋白質結構構建到晶體學、高分辨率圖譜中” 。
參閱
電子游戲主題
生物學主題
蛋白質折疊
蛋白質結構預測
參考資料 >