Rosetta@home
Rosetta@home એક સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટિંગ પ્રોજેક્ટ છે જે બેકર લેબ દ્વારા સંચાલિત બર્કલે ઓપન ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર ફોર નેટવર્ક કમ્પ્યુટિંગ (BOINC) પ્લેટફોર્મ પર પ્રોટીન માળખાની આગાહી પર સંશોધન કરે છે. Rosetta@home નો ઉદ્દેશ પ્રોટીન-પ્રોટીન ડોકિંગની આગાહી કરવાનો અને 19 સપ્ટેમ્બર, 2020 સુધીમાં સરેરાશ 487,946 ગીગાફ્લોપ્સ પર પ્રક્રિયા કરતા લગભગ પચાસ હજાર સક્રિય સ્વયંસેવી કમ્પ્યુટર્સની મદદથી નવા પ્રોટીનની રચના કરવાનો છે. ફોલ્ડિટ, એક Rosetta@home વિડિયો ગેમ છે, જેનો ઉદ્દેશ ક્રાઉડસોર્સિંગ અભિગમ સાથે આ લક્ષ્યો સુધી પહોંચવાનો છે. જો કે મોટાભાગનો પ્રોજેક્ટ પ્રોટિઓમિક્સ પદ્ધતિઓની ચોકસાઈ અને મજબૂતાઈમાં સુધારો કરવા માટે મૂળભૂત સંશોધન તરફ લક્ષી છે, Rosetta@home મેલેરિયા, અલ્ઝાઇમર રોગ અને અન્ય પેથોલોજીઓ પર પણ લાગુ સંશોધન કરે છે. બી. ઓ. આઈ. એન. સી. ના તમામ પ્રોજેક્ટોની જેમ, <આઇ. ડી. 1> સ્વયંસેવકોના કોમ્પ્યુટરમાંથી નિષ્ક્રિય કોમ્પ્યુટર પ્રોસેસિંગ સંસાધનોનો ઉપયોગ વ્યક્તિગત કાર્ય એકમો પર ગણતરી કરવા માટે કરે છે. પૂર્ણ થયેલા પરિણામો કેન્દ્રીય પ્રોજેક્ટ સર્વર પર મોકલવામાં આવે છે જ્યાં તેમને માન્ય કરવામાં આવે છે અને પ્રોજેક્ટ ડેટાબેઝમાં આત્મસાત કરવામાં આવે છે. આ પ્રોજેક્ટ ક્રોસ-પ્લેટફોર્મ છે, અને વિવિધ પ્રકારના હાર્ડવેર રૂપરેખાંકનો પર ચાલે છે. વપરાશકર્તાઓ Rosetta@home સ્ક્રીનસેવર પર તેમના વ્યક્તિગત પ્રોટીન માળખાની આગાહીની પ્રગતિ જોઈ શકે છે. રોગ-સંબંધિત સંશોધન ઉપરાંત, Rosetta@home નેટવર્ક માળખાકીય બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સમાં નવી પદ્ધતિઓ માટે પરીક્ષણ માળખા તરીકે કામ કરે છે. આવી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ રોઝેટાડૉક અથવા હ્યુમન પ્રોટીઓમ ફોલ્ડિંગ પ્રોજેક્ટ અને માઇક્રોબાઇમ ઇમ્યુનિટી પ્રોજેક્ટ જેવી અન્ય રોઝેટા-આધારિત એપ્લિકેશનોમાં કરવામાં આવે છે, જે Rosetta@home ના સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટર્સના મોટા અને વૈવિધ્યસભર સમૂહ પર પૂરતા પ્રમાણમાં વિકસિત અને સ્થિર સાબિત થયા પછી થાય છે. Rosetta@home માં વિકસાવવામાં આવેલી નવી પદ્ધતિઓ માટે બે ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ પરીક્ષણો છે ક્રિટિકલ એસેસમેન્ટ ઓફ ટેક્નીક્સ ફોર પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર પ્રેડિક્શન (CASP) અને ક્રિટિકલ એસેસમેન્ટ ઓફ પ્રેડિક્શન ઓફ ઇન્ટરેક્શન્સ (CAPRI) પ્રયોગો, દ્વિવાર્ષિક પ્રયોગો જે અનુક્રમે પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર પ્રેડિક્શન અને પ્રોટીન-પ્રોટીન ડોકિંગ પ્રેડિક્શનમાં અદ્યતન સ્થિતિનું મૂલ્યાંકન કરે છે. રોઝેટા સતત અગ્રણી ડોકીંગ આગાહીકારોમાં સ્થાન ધરાવે છે, અને ઉપલબ્ધ શ્રેષ્ઠ તૃતીય માળખા આગાહીકારોમાંનું એક છે. SARS-CoV-2 ને કારણે કોવિડ-19 રોગચાળા સામેની લડતમાં ભાગ લેવા માંગતા નવા વપરાશકર્તાઓના પ્રવાહ સાથે, Rosetta@home એ 28 માર્ચ, 2020 સુધીમાં તેની કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ વધારીને 1.7 પેટાફ્લોપ્સ કરી છે. 9 સપ્ટેમ્બર, 2020 ના રોજ, Rosetta@home સંશોધકોએ SARS-CoV-2 સામે 10 શક્તિશાળી એન્ટિવાયરલ ઉમેદવારોનું વર્ણન કરતું એક પેપર પ્રકાશિત કર્યું. Rosetta@home એ આ સંશોધનમાં યોગદાન આપ્યું છે અને આ એન્ટિવાયરલ કેન્ડિડેટ્સ તબક્કા 1 ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ તરફ આગળ વધી રહ્યા છે, જે 2022 ની શરૂઆતમાં શરૂ થઈ શકે છે. Rosetta@home ટીમ અનુસાર, રોઝેટા સ્વયંસેવકોએ નેનોપાર્ટિકલ રસીના વિકાસમાં ફાળો આપ્યો હતો. આ રસીને લાઇસન્સ આપવામાં આવ્યું છે અને તે આઈકોસાવેક્સ દ્વારા આઈવીએક્સ-411 તરીકે ઓળખાય છે, જેણે જૂન 2021 માં તબક્કો I/II ક્લિનિકલ ટ્રાયલ શરૂ કર્યું હતું, અને જીબીપી 510 જે એસકે બાયોસાયન્સ દ્વારા વિકસાવવામાં આવી રહ્યું છે અને દક્ષિણ કોરિયામાં તબક્કો III ક્લિનિકલ ટ્રાયલ માટે પહેલેથી જ મંજૂર છે. એન. એલ.-201, એક કેન્સરની દવા ઉમેદવાર કે જે સૌપ્રથમ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ પ્રોટીન ડિઝાઇન (આઇ. પી. ડી.) ખાતે બનાવવામાં આવી હતી અને જાન્યુઆરી 2019ના પેપરમાં પ્રકાશિત કરવામાં આવી હતી, તેણે મે 2021માં નિયોલેયુકિન થેરાપ્યુટિક્સના સમર્થન સાથે પ્રથમ તબક્કાની હ્યુમન ક્લિનિકલ ટ્રાયલ શરૂ કરી હતી, જે પોતે આઇ. પી. ડી. ની સ્પિન-ઓફ છે. Rosetta@home એ એન. એલ.-201ના વિકાસમાં ભૂમિકા ભજવી હતી અને "ફોરવર્ડ ફોલ્ડિંગ" પ્રયોગો સાથે યોગદાન આપ્યું હતું જેણે પ્રોટીન ડિઝાઇનને માન્ય કરવામાં મદદ કરી હતી. કમ્પ્યુટિંગ પ્લેટફોર્મ Rosetta@home એપ્લિકેશન અને BOINC સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટિંગ પ્લેટફોર્મ ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ્સ વિન્ડોઝ, લિનક્સ અને મેકઓએસ માટે ઉપલબ્ધ છે; BOINC અન્ય કેટલાક પર પણ ચાલે છે, દા. ત., ફ્રીબીએસડી. Rosetta@home માં ભાગ લેવા માટે ઓછામાં ઓછી 500 મેગાહર્ટઝની ઘડિયાળની ઝડપ સાથે કેન્દ્રીય પ્રક્રિયા એકમ (CPU), 200 મેગાબાઇટ્સ મુક્ત ડિસ્ક જગ્યા, 512 મેગાબાઇટ્સ ભૌતિક મેમરી અને ઇન્ટરનેટ જોડાણની જરૂર પડે છે. 20 જુલાઈ, 2016 સુધીમાં, રોઝેટા મિની એપ્લિકેશનનું વર્તમાન સંસ્કરણ 3.73 છે. બી. ઓ. આઈ. એન. સી. કાર્યક્રમનું વર્તમાન ભલામણ કરેલું સંસ્કરણ 7.6.22 છે. સ્ટાન્ડર્ડ હાયપરટેક્સ્ટ ટ્રાન્સફર પ્રોટોકોલ (HTTP) (પોર્ટ 80) નો ઉપયોગ વપરાશકર્તાના BOINC ક્લાયન્ટ અને યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટન ખાતેના Rosetta@home સર્વર્સ વચ્ચેના સંચાર માટે થાય છે; HTTPS (પોર્ટ 443) નો ઉપયોગ પાસવર્ડ વિનિમય દરમિયાન થાય છે. BOINC ક્લાયન્ટનું દૂરસ્થ અને સ્થાનિક નિયંત્રણ પોર્ટ 31416 અને પોર્ટ 1043 નો ઉપયોગ કરે છે, જે ફાયરવોલની પાછળ હોય તો તેને ખાસ કરીને અનબ્લોક કરવાની જરૂર પડી શકે છે. વ્યક્તિગત પ્રોટીન પરની માહિતી ધરાવતા કાર્ય એકમોને યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટન ખાતે બેકર લેબમાં સ્થિત સર્વરમાંથી સ્વયંસેવકોના કમ્પ્યુટર્સમાં વિતરિત કરવામાં આવે છે, જે પછી સોંપાયેલ પ્રોટીન માટે માળખાની આગાહીની ગણતરી કરે છે. આપેલ પ્રોટીન પર ડુપ્લિકેટ માળખાની આગાહીઓ ટાળવા માટે, દરેક વર્ક યુનિટને રેન્ડમ બીજ નંબર સાથે શરૂ કરવામાં આવે છે. આ દરેક આગાહીને પ્રોટીનના ઊર્જા લેન્ડસ્કેપ સાથે વંશની એક અનન્ય ગતિ આપે છે. Rosetta@home માંથી પ્રોટીન માળખાની આગાહીઓ આપેલ પ્રોટીનના ઊર્જા લેન્ડસ્કેપમાં વૈશ્વિક લઘુત્તમ અંદાજ છે. તે વૈશ્વિક લઘુત્તમ પ્રોટીનની સૌથી ઊર્જાસભર અનુકૂળ રચનાને રજૂ કરે છે, એટલે કે, તેની મૂળ સ્થિતિ. Rosetta@home ગ્રાફિકલ યુઝર ઇન્ટરફેસ (GUI) નું પ્રાથમિક લક્ષણ એક સ્ક્રીનસેવર છે જે સિમ્યુલેટેડ પ્રોટીન ફોલ્ડિંગ પ્રક્રિયા દરમિયાન વર્તમાન વર્કયૂનિટની પ્રગતિ દર્શાવે છે. વર્તમાન સ્ક્રીનસેવરની ઉપર-ડાબી બાજુએ, લક્ષ્ય પ્રોટીનને સૌથી ઓછી ઊર્જા માળખાની શોધમાં વિવિધ આકારો (રચનાઓ) અપનાવતા દર્શાવવામાં આવ્યું છે. જમણી બાજુએ તરત જ દર્શાવવામાં આવેલું માળખું તાજેતરમાં સ્વીકૃત છે. ઉપરની જમણી બાજુએ વર્તમાન વિઘટનની સૌથી ઓછી ઊર્જા રચના દર્શાવવામાં આવી છે; જો તે પહેલેથી જ નક્કી કરવામાં આવ્યું હોય તો તેની નીચે પ્રોટીનનું સાચું અથવા મૂળ માળખું છે. સ્ક્રીનસેવરમાં ત્રણ આલેખ સમાવવામાં આવ્યા છે. મધ્યની નજીક, સ્વીકૃત મોડેલની થર્મોડાયનેમિક મુક્ત ઊર્જા માટેનો આલેખ પ્રદર્શિત થાય છે, જે સ્વીકૃત મોડેલમાં ફેરફાર સાથે વધઘટ થાય છે. સ્વીકૃત મોડેલના મૂળ-અર્થ-ચોરસ વિચલન (આર. એમ. એસ. ડી.) નો આલેખ, જે માપે છે કે સ્વીકૃત મોડેલ માળખાકીય રીતે મૂળ મોડેલ સાથે કેટલું સમાન છે, તે એકદમ જમણી બાજુએ દર્શાવવામાં આવ્યું છે. સ્વીકૃત ઊર્જા આલેખની જમણી બાજુએ અને આર. એમ. એસ. ડી. આલેખની નીચે, આ બે કાર્યોના પરિણામોનો ઉપયોગ ઊર્જા વિરુદ્ધ આર. એમ. એસ. ડી. આલેખ ઉત્પન્ન કરવા માટે થાય છે કારણ કે મોડેલ ક્રમશઃ શુદ્ધ થાય છે. BOINC ના તમામ પ્રોજેક્ટ્સની જેમ, Rosetta@home વપરાશકર્તાના કમ્પ્યુટરની પૃષ્ઠભૂમિમાં ચાલે છે, નિષ્ક્રિય કમ્પ્યુટર પાવરનો ઉપયોગ કરીને, યજમાન ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ પર એકાઉન્ટમાં લૉગ ઇન કરતા પહેલા અથવા તે પહેલાં. પ્રોગ્રામ CPU માંથી સંસાધનોને મુક્ત કરે છે કારણ કે તે અન્ય એપ્લિકેશનો દ્વારા જરૂરી છે જેથી સામાન્ય કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ અસરગ્રસ્ત ન થાય. ઘણા પ્રોગ્રામ સેટિંગ્સ વપરાશકર્તા ખાતાની પસંદગીઓ દ્વારા સ્પષ્ટ કરી શકાય છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ પ્રોગ્રામ ઉપયોગ કરી શકે તેવા CPU સંસાધનોની મહત્તમ ટકાવારી (સતત ક્ષમતા પર ચાલતા કમ્પ્યુટરમાંથી વીજ વપરાશ અથવા ગરમીના ઉત્પાદનને નિયંત્રિત કરવા માટે), દિવસનો સમય કે જે દરમિયાન પ્રોગ્રામ ચલાવી શકાય છે, અને ઘણા વધુ. પ્રોજેક્ટનું મહત્વ જીનોમ સિક્વન્સિંગ પ્રોજેક્ટ્સના પ્રસાર સાથે, વૈજ્ઞાનિકો કોષની અંદર કાર્યો કરતા ઘણા પ્રોટીનના એમિનો એસિડ સિક્વન્સ અથવા પ્રાથમિક રચનાનું અનુમાન કરી શકે છે. પ્રોટીનના કાર્યને વધુ સારી રીતે સમજવા અને તર્કસંગત દવાની રચનામાં મદદ કરવા માટે, વૈજ્ઞાનિકોએ પ્રોટીનની ત્રિ-પરિમાણીય તૃતીય માળખાને જાણવાની જરૂર છે. પ્રોટીન 3D માળખાં હાલમાં એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફી અથવા ન્યુક્લિયર મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ (એન. એમ. આર.) સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી દ્વારા પ્રાયોગિક રીતે નક્કી કરવામાં આવે છે. આ પ્રક્રિયા ધીમી છે (પ્રથમ વખત પ્રોટીનને કેવી રીતે સ્ફટિકીકરણ કરવું તે સમજવામાં અઠવાડિયા કે મહિનાઓ પણ લાગી શકે છે) અને ખર્ચાળ (પ્રોટીન દીઠ આશરે 100,000 યુએસ ડોલર) છે. કમનસીબે, જે દરે નવા સિક્વન્સ શોધવામાં આવે છે તે માળખાના નિર્ધારણના દર કરતાં ઘણો વધારે છે-નેશનલ સેન્ટર ફોર બાયોટેકનોલોજી ઇન્ફર્મેશન (NCBI) નોનરેન્ડન્ટ (NR) પ્રોટીન ડેટાબેઝમાં ઉપલબ્ધ 7,400,000 પ્રોટીન સિક્વન્સમાંથી, 52,000 થી ઓછા પ્રોટીનના 3D સ્ટ્રક્ચર્સને સોલ્વ કરવામાં આવ્યા છે અને પ્રોટીન ડેટા બેંકમાં જમા કરવામાં આવ્યા છે, જે પ્રોટીન પર માળખાકીય માહિતી માટેનો મુખ્ય ભંડાર છે. Rosetta@home ના મુખ્ય લક્ષ્યાંકોમાંનું એક એ છે કે હાલની પદ્ધતિઓની સમાન ચોકસાઈ સાથે પ્રોટીન માળખાની આગાહી કરવી, પરંતુ એવી રીતે કે જેમાં નોંધપાત્ર રીતે ઓછો સમય અને નાણાંની જરૂર પડે. Rosetta@home પટલ પ્રોટીનનું માળખું અને ડોકીંગ નક્કી કરવા માટેની પદ્ધતિઓ પણ વિકસાવે છે (દા. ત., જી પ્રોટીન-કપલ્ડ રીસેપ્ટર્સ (જી. પી. સી. આર.)), જેનું એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફી અને એન. એમ. આર. સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી જેવી પરંપરાગત તકનીકો સાથે વિશ્લેષણ કરવું અપવાદરૂપે મુશ્કેલ છે, તેમ છતાં આધુનિક દવાઓ માટેના મોટાભાગના લક્ષ્યાંકોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. પ્રોટીન માળખાની આગાહીમાં પ્રગતિનું મૂલ્યાંકન દ્વિવાર્ષિક ક્રિટિકલ એસેસમેન્ટ ઓફ ટેક્નીક્સ ફોર પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર પ્રેડિક્શન (CASP) પ્રયોગમાં કરવામાં આવે છે, જેમાં વિશ્વભરના સંશોધકો પ્રોટીનના એમિનો એસિડ ક્રમમાંથી પ્રોટીનનું માળખું મેળવવાનો પ્રયાસ કરે છે. આ ક્યારેક સ્પર્ધાત્મક પ્રયોગમાં ઉચ્ચ ગુણ મેળવનારા જૂથોને પ્રોટીન માળખાની આગાહીમાં અદ્યતન સ્થિતિ માટે વાસ્તવિક માનક-વાહક ગણવામાં આવે છે. રોઝેટા, જે પ્રોગ્રામ પર Rosetta@home આધારિત છે, તેનો ઉપયોગ 2002માં CASP5થી કરવામાં આવી રહ્યો છે. 2004 ના CASP6 પ્રયોગમાં, રોઝેટાએ CASP લક્ષ્ય T0281 માટે તેના સબમિટ કરેલા મોડેલમાં અણુ-સ્તરના રીઝોલ્યુશન, એબી ઇનિશિયો પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર આગાહીનું ઉત્પાદન કરનાર પ્રથમ વ્યક્તિ બનીને ઇતિહાસ રચ્યો હતો. એબી ઇનિશિયો મોડેલિંગને પ્રોટીન માળખાની આગાહીની ખાસ કરીને મુશ્કેલ શ્રેણી માનવામાં આવે છે, કારણ કે તે માળખાકીય સમરૂપતાની માહિતીનો ઉપયોગ કરતું નથી અને અનુક્રમ સમરૂપતા અને પ્રોટીનની અંદર શારીરિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓના મોડેલિંગની માહિતી પર આધાર રાખવો આવશ્યક છે. Rosetta@home નો ઉપયોગ 2006 થી CASP માં કરવામાં આવે છે, જ્યાં તે CASP7 માં માળખાની આગાહીની દરેક શ્રેણીમાં ટોચના આગાહીકારોમાંનો એક હતો. આ ઉચ્ચ ગુણવત્તાની આગાહીઓ Rosetta@home સ્વયંસેવકો દ્વારા ઉપલબ્ધ કરાવવામાં આવેલી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ દ્વારા સક્ષમ કરવામાં આવી હતી. વધતી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ Rosetta@home ને રચના જગ્યાના વધુ પ્રદેશોનો નમૂનો લેવાની મંજૂરી આપે છે (પ્રોટીન સંભવિત આકારો ધારણ કરી શકે છે), જે, લેવિન્થલના વિરોધાભાસ અનુસાર, પ્રોટીનની લંબાઈ સાથે ઝડપથી વધવાની આગાહી કરવામાં આવે છે. રોઝેટ્ટાનો ઉપયોગ પ્રોટીન-પ્રોટીન ડોકીંગ આગાહીમાં પણ થાય છે, જે બહુવિધ જટિલ પ્રોટીન અથવા ચતુર્થ માળખાની રચના નક્કી કરે છે. આ પ્રકારની પ્રોટીન ક્રિયાપ્રતિક્રિયા ઘણા સેલ્યુલર કાર્યોને અસર કરે છે, જેમાં એન્ટિજેન-એન્ટિબોડી અને એન્ઝાઇમ-અવરોધક બંધન અને સેલ્યુલર આયાત અને નિકાસનો સમાવેશ થાય છે. દવાની રચના માટે આ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ નક્કી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે. રોઝેટ્ટાનો ઉપયોગ ક્રિટિકલ એસેસમેન્ટ ઓફ પ્રેડિક્શન ઓફ ઇન્ટરેક્શન્સ (CAPRI) પ્રયોગમાં થાય છે, જે પ્રોટીન માળખાની આગાહીમાં CASP ગેજ કેવી રીતે પ્રગતિ કરે છે તેના જેવું જ પ્રોટીન ડોકીંગ ક્ષેત્રની સ્થિતિનું મૂલ્યાંકન કરે છે. Rosetta@home ના પ્રોજેક્ટ સ્વયંસેવકો દ્વારા ઉપલબ્ધ કરાવવામાં આવેલી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિને CAPRI 2007 માં રોઝેટ્ટાના પ્રદર્શનમાં મુખ્ય પરિબળ તરીકે ટાંકવામાં આવી છે, જ્યાં તેની ડોકીંગ આગાહીઓ સૌથી સચોટ અને સંપૂર્ણ રહી છે. 2008ની શરૂઆતમાં, રોઝેટ્ટાનો ઉપયોગ કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે એવા કાર્ય સાથે પ્રોટીનની રચના કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો જે પ્રકૃતિમાં પહેલાં ક્યારેય જોવા મળ્યું ન હતું. આ અંશતઃ 2004 ના હાઇ-પ્રોફાઇલ પેપરના પાછા ખેંચવાથી પ્રેરિત હતું, જેમાં મૂળરૂપે તેના કુદરતી સ્વરૂપની તુલનામાં સુધારેલી ઉત્સેચકીય પ્રવૃત્તિ સાથે પ્રોટીનની ગણતરીત્મક રચનાનું વર્ણન કરવામાં આવ્યું હતું. ડેવિડ બેકરના જૂથના 2008 ના સંશોધન પેપરમાં પ્રોટીન કેવી રીતે બનાવવામાં આવ્યું હતું તેનું વર્ણન કરવામાં આવ્યું હતું, જેમાં તેણે ઉપલબ્ધ કરાવેલા કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનો માટે Rosetta@home નો ઉલ્લેખ કર્યો હતો, જે આ પ્રોટીન ડિઝાઇન પદ્ધતિ માટેના ખ્યાલનો મહત્વપૂર્ણ પુરાવો રજૂ કરે છે. આ પ્રકારની પ્રોટીન ડિઝાઇન દવાઓની શોધ, હરિત રસાયણશાસ્ત્ર અને જૈવ ઉપચારમાં ભવિષ્યના ઉપયોગો ધરાવે છે. રોગ-સંબંધિત સંશોધન પ્રોટીન માળખું, ડોકીંગ અને ડિઝાઇનની આગાહીમાં મૂળભૂત સંશોધન ઉપરાંત, Rosetta@home નો ઉપયોગ તાત્કાલિક રોગ-સંબંધિત સંશોધનમાં પણ થાય છે. ડેવિડ બેકરના Rosetta@home જર્નલમાં અસંખ્ય નાના સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સનું વર્ણન કરવામાં આવ્યું છે. ફેબ્રુઆરી 2014 સુધીમાં, તાજેતરના પ્રકાશનોની માહિતી અને કાર્યનું ટૂંકું વર્ણન ફોરમ પર અપડેટ કરવામાં આવી રહ્યું છે. ફોરમ થ્રેડનો ઉપયોગ હવે 2016 થી થતો નથી, અને સંશોધન પરના સમાચાર પ્રોજેક્ટના સામાન્ય સમાચાર વિભાગ પર મળી શકે છે. અલ્ઝાઇમર રોગ રોઝેટા સોફ્ટવેર સ્યુટના એક ઘટક, રોઝેટા ડિઝાઇનનો ઉપયોગ ચોક્કસપણે આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો કે એમીલોઇડોજેનિક પ્રોટીનના કયા પ્રદેશો એમીલોઇડ જેવા ફાઈબ્રિલ્સ બનાવે તેવી શક્યતા છે. રસ ધરાવતા પ્રોટીનના હેક્સાપેપ્ટાઇડ્સ (છ એમિનો એસિડ-લાંબા ટુકડાઓ) લઈને અને હેક્સાપેપ્ટાઇડ બનાવતા જાણીતા ફાઇબ્રિલ જેવા માળખા સાથે સૌથી ઓછી ઊર્જા મેળને પસંદ કરીને, રોઝેટાડિઝાઇન રેન્ડમ પ્રોટીનની જેમ બે વાર ફાઇબ્રિલ્સ બનાવવાની સંભાવના ધરાવતા પેપ્ટાઇડ્સને ઓળખવામાં સક્ષમ હતી. Rosetta@home નો ઉપયોગ એ જ અભ્યાસમાં એમીલોઇડ બીટા માટે માળખાઓની આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો, જે એક તંતુમય પ્રોટીન છે જે અલ્ઝાઇમર રોગનું કારણ બને છે. રોઝેટા-ડિઝાઇન કરેલા પ્રોટીન પર પ્રારંભિક પરંતુ હજુ સુધી અપ્રકાશિત પરિણામો ઉત્પન્ન કરવામાં આવ્યા છે જે ફાઇબ્રિલ્સને બનતા અટકાવી શકે છે, જો કે તે અજ્ઞાત છે કે તે રોગને અટકાવી શકે છે કે કેમ. એન્થ્રેક્સ રોઝેટ્ટાના અન્ય ઘટક, રોઝેટાડૉકનો ઉપયોગ ત્રણ પ્રોટીન-ઘાતક પરિબળ (એલ. એફ.), એડીમા પરિબળ (ઇ. એફ.) અને રક્ષણાત્મક એન્ટિજેન (પી. એ.) વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું નમૂના બનાવવા માટે પ્રાયોગિક પદ્ધતિઓ સાથે કરવામાં આવ્યો હતો-જે એન્થ્રેક્સ ટોક્સિન બનાવે છે. કોમ્પ્યુટર મોડેલ એલ. એફ. અને પી. એ. વચ્ચે ડોકીંગની સચોટ આગાહી કરે છે, જે એલ. એફ.-પી. એ. સંકુલમાં સંબંધિત પ્રોટીનના કયા ક્ષેત્રો સામેલ છે તે સ્થાપિત કરવામાં મદદ કરે છે. આ આંતરદૃષ્ટિ આખરે સંશોધનમાં ઉપયોગમાં લેવાઈ હતી જેના પરિણામે એન્થ્રેક્સની રસીમાં સુધારો થયો હતો. હર્પિસ સિમ્પ્લેક્સ વાયરસ 1 રોઝેટાડૉકનો ઉપયોગ એન્ટિબોડી (ઇમ્યુનોગ્લોબ્યુલિન જી) અને કોલ્ડ સોર વાયરસ, હર્પિસ સિમ્પ્લેક્સ વાયરસ 1 (એચએસવી-1) દ્વારા વ્યક્ત સપાટીના પ્રોટીન વચ્ચે ડોકીંગનું મોડેલ બનાવવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો, જે એન્ટિવાયરલ એન્ટિબોડીને ઘટાડવાનું કામ કરે છે. રોઝેટાડૉક દ્વારા આગાહી કરાયેલ પ્રોટીન સંકુલ ખાસ કરીને મુશ્કેલ-થી-પ્રાપ્ત પ્રાયોગિક નમૂનાઓ સાથે નજીકથી સંમત છે, સંશોધકોએ નિષ્કર્ષ કાઢ્યો છે કે ડોકીંગ પદ્ધતિમાં પ્રોટીન-પ્રોટીન ઇન્ટરફેસના મોડેલિંગ સાથે એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફીની કેટલીક સમસ્યાઓનું સમાધાન કરવાની ક્ષમતા છે. બિલ એન્ડ મેલિન્ડા ગેટ્સ ફાઉન્ડેશન દ્વારા $19.4 લાખ અનુદાન દ્વારા ભંડોળ પૂરું પાડવામાં આવેલા સંશોધનના ભાગરૂપે, Rosetta@home નો ઉપયોગ હ્યુમન ઇમ્યુનોડેફિસિયન્સી વાયરસ (એચ. આઈ. વી.) માટે બહુવિધ સંભવિત રસીઓ તૈયાર કરવા માટે કરવામાં આવ્યો છે. વૈશ્વિક આરોગ્ય પહેલમાં ગ્રાન્ડ ચેલેન્જીસ સાથે સંકળાયેલા સંશોધનમાં, રોઝેટ્ટાનો ઉપયોગ કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે નવીન હોમિંગ એન્ડોન્યુક્લીઝ પ્રોટીનની રચના કરવા માટે કરવામાં આવ્યો છે, જે એનોફિલીસ ગેમ્બિયાને નાબૂદ કરી શકે છે અથવા અન્યથા મચ્છરને મેલેરિયા ફેલાવવામાં અસમર્થ બનાવી શકે છે. પ્રોટીન-ડીએનએ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને ખાસ કરીને મોડેલિંગ અને બદલવામાં સક્ષમ બનવું, જેમ કે હોમિંગ એન્ડોન્યુક્લીઝ, જનીન ઉપચાર (જેમાં સંભવિત કેન્સરની સારવારનો સમાવેશ થાય છે) માં રોઝેટા જેવી કોમ્પ્યુટેશનલ પ્રોટીન ડિઝાઇન પદ્ધતિઓ મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા આપે છે. કોવિડ-19 રોઝેટા મોલેક્યુલર મોડેલિંગ સ્યુટનો ઉપયોગ તાજેતરમાં પ્રયોગશાળામાં માપી શકાય તે પહેલાં સાર્સ-કોવ-2 સ્પાઇક પ્રોટીનના અણુ-સ્કેલ માળખાની ચોક્કસ આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. 26 જૂન 2020ના રોજ, પ્રોજેક્ટએ જાહેરાત કરી હતી કે તે એન્ટિવાયરલ પ્રોટીન બનાવવામાં સફળ રહ્યું છે જે પ્રયોગશાળામાં SARS-CoV-2 વાયરિયનને નિષ્ક્રિય કરે છે અને આ પ્રાયોગિક એન્ટિવાયરલ દવાઓને પ્રાણી પરીક્ષણ પરીક્ષણો માટે શ્રેષ્ઠ બનાવવામાં આવી રહી છે. ફોલો-અપમાં, 10 SARS-CoV-2 મિનીપ્રોટીન અવરોધકોનું વર્ણન કરતું એક પેપર 9 સપ્ટેમ્બરના રોજ સાયન્સમાં પ્રકાશિત થયું હતું. આમાંથી બે અવરોધક, એલ. સી. બી. 1 અને એલ. સી. બી. 3, દાઢ અને સામૂહિક ધોરણે સાર્સ-કોવી-2 સામે વિકસાવવામાં આવી રહેલા શ્રેષ્ઠ મોનોક્લોનલ એન્ટિબોડીઝ કરતાં ઘણી ગણી વધુ શક્તિશાળી છે. વધુમાં, સંશોધન સૂચવે છે કે આ અવરોધકો ઊંચા તાપમાને તેમની પ્રવૃત્તિ જાળવી રાખે છે, એન્ટિબોડી કરતા 20 ગણા નાના હોય છે અને આમ, 20 ગણા વધુ સંભવિત તટસ્થ સ્થળો હોય છે, જે સ્થાનિક રીતે સંચાલિત દવાની સંભવિત અસરકારકતામાં વધારો કરે છે. અવરોધકોના નાના કદ અને ઉચ્ચ સ્થિરતા તેમને જેલ રચના માટે પર્યાપ્ત બનાવે તેવી અપેક્ષા રાખવામાં આવે છે જે અનુનાસિક રીતે લાગુ કરી શકાય છે અથવા શ્વસન તંત્ર પર સીધા સંચાલિત કરવા માટે પાવડર તરીકે. સંશોધકો આગામી મહિનાઓમાં આ અવરોધકને ઉપચાર અને પ્રોફીલેક્ટીક્સમાં વિકસાવવા પર કામ કરશે. જુલાઈ 2021 સુધીમાં, આ એન્ટિવાયરલ ઉમેદવારોએ 2022ની શરૂઆતમાં ક્લિનિકલ ટ્રાયલ શરૂ કરવાની આગાહી કરવામાં આવી હતી અને બિલ એન્ડ મેલિન્ડા ગેટ્સ ફાઉન્ડેશન પાસેથી પ્રીક્લિનિકલ અને પ્રારંભિક ક્લિનિકલ ટ્રાયલ માટે ભંડોળ મેળવ્યું હતું. પશુ પરીક્ષણ પરીક્ષણોમાં, આ એન્ટિવાયરલ કેન્ડિડેટ્સ આલ્ફા, બીટા અને ગામા સહિતના ચિંતાના પ્રકારો સામે અસરકારક રહ્યા હતા. Rosetta@home નો ઉપયોગ 2 મિલિયનથી વધુ SARS-CoV-2 સ્પાઇક-બંધનકર્તા પ્રોટીનની તપાસ કરવામાં મદદ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો, જે કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા હતા અને આમ, આ સંશોધનમાં ફાળો આપ્યો હતો. ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ પ્રોટીન ડિઝાઇન ખાતેની Rosetta@home ટીમ અનુસાર, Rosetta@home સ્વયંસેવકોએ એન્ટિવાયરલ દવા ઉમેદવારોના વિકાસમાં અને પ્રોટીન નેનોપાર્ટિકલ રસીમાં ફાળો આપ્યો હતો. આઈવીએક્સ-411 રસી પહેલેથી જ આઈકોસાવૅક્સ દ્વારા સંચાલિત તબક્કા 1 ક્લિનિકલ ટ્રાયલ પર છે જ્યારે તે જ રસી, અન્ય ઉત્પાદકને લાઇસન્સ આપવામાં આવ્યું છે અને જી. બી. પી. 510 નામ હેઠળ, દક્ષિણ કોરિયામાં એસ. કે. બાયોસાયન્સ દ્વારા સંચાલિત તબક્કા III ટ્રાયલ માટે મંજૂરી આપવામાં આવી છે. એન્ટિવાયરલ દવાઓ પણ પ્રથમ તબક્કાના ક્લિનિકલ પરીક્ષણો તરફ આગળ વધી રહી છે. કેન્સર Rosetta@home સંશોધકોએ નિયોલેયુકિન-2/15 નામના આઈએલ-2 રીસેપ્ટર એગોનિસ્ટની રચના કરી છે જે રીસેપ્ટરના આલ્ફા સબ્યુનિટ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતું નથી. આવા રોગપ્રતિકારક સંકેત પરમાણુઓ કેન્સરની સારવારમાં ઉપયોગી છે. જ્યારે કુદરતી આઈએલ-2 આલ્ફા પેટા એકમ સાથેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને કારણે ઝેરી અસરથી પીડાય છે, ત્યારે ડિઝાઇન કરેલ પ્રોટીન વધુ સુરક્ષિત છે, ઓછામાં ઓછું પ્રાણીઓના નમૂનાઓમાં. Rosetta@home એ "ફોરવર્ડ ફોલ્ડિંગ પ્રયોગો" માં યોગદાન આપ્યું જેણે ડિઝાઇનને માન્ય કરવામાં મદદ કરી. ન્યૂ યોર્કરમાં સપ્ટેમ્બર 2020ના એક લક્ષણમાં, ડેવિડ બેકરે જણાવ્યું હતું કે નિયોલેયુકિન-2/15 "આ વર્ષના અંતમાં" માનવ ક્લિનિકલ પરીક્ષણો શરૂ કરશે. નિયોલેયુકિન-2/15 બેકર લેબની સ્પિન-ઓફ કંપની નિયોલેયુકિન દ્વારા વિકસાવવામાં આવી રહ્યું છે. ડિસેમ્બર 2020માં, નિયોલેયુકિને જાહેરાત કરી હતી કે તે એન. એલ.-201ની તબક્કો 1 ક્લિનિકલ ટ્રાયલ શરૂ કરવા માટે ફૂડ એન્ડ ડ્રગ એડમિનિસ્ટ્રેશન સાથે ઇન્વેસ્ટિગેશનલ ન્યૂ ડ્રગ એપ્લિકેશન સબમિટ કરશે, જે નિયોલેયુકિને-2/15 નો વધુ વિકાસ છે. ઓસ્ટ્રેલિયામાં પણ આવી જ અરજી દાખલ કરવામાં આવી હતી અને નિયોલેયુકિનને પ્રથમ તબક્કાની ક્લિનિકલ ટ્રાયલમાં 120 સહભાગીઓની નોંધણી કરવાની આશા છે. પ્રથમ તબક્કાની માનવ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ 5 મે, 2021ના રોજ શરૂ થઈ હતી. રોઝેટા સોફ્ટવેર રોઝેટા એ Rosetta@home માં માળખાની આગાહી કરવા માટે જવાબદાર સોફ્ટવેર છે. BOINC ક્લસ્ટર ઉપરાંત, રોઝેટા એક સ્થાનિક કમ્પ્યુટર પર અથવા સ્થાનિક સુપરકોમ્પ્યુટર પર ચલાવી શકે છે. અન્ય બાયોઇન્ફોર્મેટિક પ્રોગ્રામ્સની જેમ જ, વેબ ઈન્ટરફેસ પરથી રોઝેટ્ટાને ચલાવવા માટે ઓનલાઈન પબ્લિક સર્વર ઓફર કરવામાં આવે છે. આ સોફ્ટવેરને શૈક્ષણિક સમુદાય માટે મુક્તપણે લાઇસન્સ આપવામાં આવ્યું છે અને ફાર્માસ્યુટિકલ કંપનીઓ માટે ફી માટે ઉપલબ્ધ છે. મૂળરૂપે 1998 માં યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટન ખાતે બેકર લેબોરેટરી દ્વારા માળખાની આગાહી માટે એબ ઇનિશિયો અભિગમ તરીકે રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું, ત્યારથી રોઝેટા મેક્રોમોલેક્યુલર ડોકિંગ અને પ્રોટીન ડિઝાઇન જેવી સુવિધાઓ પ્રદાન કરીને ઘણા વિકાસ પ્રવાહો અને અલગ સેવાઓમાં શાખાઓ ધરાવે છે. રોઝેટ્ટાના પ્રારંભિક વિકાસમાં સામેલ ઘણા સ્નાતક વિદ્યાર્થીઓ અને અન્ય સંશોધકો ત્યારથી અન્ય યુનિવર્સિટીઓ અને સંશોધન સંસ્થાઓમાં ગયા છે, અને ત્યારબાદ રોઝેટા પ્રોજેક્ટના વિવિધ ભાગોમાં વધારો કર્યો છે. રોઝેટા પ્લેટફોર્મનું નામ રોઝેટા સ્ટોન પરથી પડ્યું છે, કારણ કે તે પ્રોટીનના એમિનો એસિડ ક્રમના માળખાકીય "અર્થ" ને સમજવાનો પ્રયાસ કરે છે. રોઝેટા કોડનો વિકાસ રોઝેટા કોમન્સ દ્વારા કરવામાં આવે છે. રોઝેટા CASP અને CAPRIમાં ભાગ લે છે. રોઝેટ્ટાને સી + + માં ફરીથી લખવામાં આવ્યું હતું જેથી તેના મૂળ સંસ્કરણ દ્વારા મંજૂરી કરતાં વધુ સરળ વિકાસની મંજૂરી મળે, જે ફોરટ્રાનમાં લખવામાં આવ્યું હતું. આ નવું સંસ્કરણ ઓબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ છે, અને 8 ફેબ્રુઆરી, 2008ના રોજ રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું. રોઝેટા ડિઝાઇન, રોઝેટા પર આધારિત પ્રોટીન ડિઝાઇન માટેનો કમ્પ્યુટિંગ અભિગમ, 2000 માં પ્રોટીન જીના ફોલ્ડિંગ પાથવેને ફરીથી ડિઝાઇન કરવાના અભ્યાસ સાથે શરૂ થયો હતો. 2002 માં રોઝેટા ડિઝાઇનનો ઉપયોગ ટોપ 7 ની રચના કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો, જે 93-એમિનો એસિડ લાંબુ α/β પ્રોટીન હતું જે પ્રકૃતિમાં પહેલાં ક્યારેય નોંધાયું ન હતું. આ નવી રચનાની આગાહી રોઝેટા દ્વારા એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફી દ્વારા નિર્ધારિત માળખાના 1.2 આરએમએસડીની અંદર કરવામાં આવી હતી, જે અસામાન્ય રીતે સચોટ માળખાની આગાહીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. રોઝેટા અને રોઝેટા ડિઝાઇને આટલી લંબાઈના નવીન પ્રોટીનની રચનાની રચના અને સચોટ આગાહી કરનાર પ્રથમ વ્યક્તિ બનીને વ્યાપક માન્યતા મેળવી હતી, જે 2002ના પેપરમાં પ્રતિબિંબિત થાય છે, જેમાં સાયન્સ જર્નલમાં બે હકારાત્મક અક્ષરોને પ્રોત્સાહન આપતા બેવડા અભિગમનું વર્ણન કરવામાં આવ્યું હતું અને 240થી વધુ અન્ય વૈજ્ઞાનિક લેખો દ્વારા ટાંકવામાં આવ્યું હતું. તે સંશોધનનું દૃશ્યમાન ઉત્પાદન, ટોપ 7, ઓક્ટોબર 2006માં આર. સી. એસ. બી. પી. ડી. બી. ના 'મહિનાના અણુ' તરીકે દર્શાવવામાં આવ્યું હતું; તેની આગાહી અને એક્સ-રે સ્ફટિક માળખાના સંબંધિત કોર (અવશેષો 60-79) નું સુપરપોઝિશન Rosetta@home લોગોમાં દર્શાવવામાં આવ્યું છે. ડેવિડ બેકરની પ્રયોગશાળામાં ભૂતપૂર્વ પોસ્ટડૉક્ટરલ સહયોગી અને હવે યુનિવર્સિટી ઓફ નોર્થ કેરોલિના, ચેપલ હિલ ખાતે સહયોગી પ્રોફેસર બ્રાયન કુહ્લમેન રોઝેટા ડિઝાઇનને ઓનલાઇન સેવા તરીકે પ્રદાન કરે છે. રોઝેટાડૉકને 2002માં પ્રથમ CAPRI પ્રયોગ દરમિયાન પ્રોટીન-પ્રોટીન ડોકીંગ આગાહી માટે બેકર પ્રયોગશાળાના અલ્ગોરિધમ તરીકે રોઝેટા સોફ્ટવેર સ્યુટમાં ઉમેરવામાં આવ્યું હતું. તે પ્રયોગમાં, રોઝેટાડોકે સ્ટ્રેપ્ટોકોકલ પાયોજેનિક એક્સોટોક્સિન એ અને ટી સેલ-રિસેપ્ટર β-ચેઇન વચ્ચેના ડોકિંગ માટે ઉચ્ચ-ચોકસાઈની આગાહી કરી હતી, અને પોર્સિન α-એમીલેઝ અને કેમેલિડ એન્ટિબોડી વચ્ચેના સંકુલ માટે મધ્યમ ચોકસાઈની આગાહી કરી હતી. જ્યારે રોઝેટાડૉક પદ્ધતિએ સાત શક્ય આગાહીઓમાંથી માત્ર બે સ્વીકાર્ય રીતે સચોટ આગાહીઓ કરી હતી, ત્યારે પ્રથમ CAPRI મૂલ્યાંકનમાં ઓગણીસ આગાહી પદ્ધતિઓમાંથી તેને સાતમા ક્રમે લાવવા માટે આ પૂરતું હતું. રોઝેટાડૉકનો વિકાસ પછીના CAPRI રાઉન્ડ માટે બે શાખાઓમાં વિભાજિત થયો કારણ કે જેફરી ગ્રે, જેમણે યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટનમાં રોઝેટાડૉક માટે પાયાની કામગીરી કરી હતી, તેમણે જોન્સ હોપકિન્સ યુનિવર્સિટીમાં તેમની નવી સ્થિતિમાં પદ્ધતિ પર કામ કરવાનું ચાલુ રાખ્યું હતું. બેકર પ્રયોગશાળાના સભ્યોએ ગ્રેની ગેરહાજરીમાં રોઝેટાડૉકનો વધુ વિકાસ કર્યો. સાઇડ-ચેઇન મોડેલિંગ, ડિકોય પસંદગી અને અન્ય ક્ષેત્રોમાં બે આવૃત્તિઓ સહેજ અલગ હતી. આ તફાવતો હોવા છતાં, બેકર અને ગ્રે બંને પદ્ધતિઓએ બીજા CAPRI મૂલ્યાંકનમાં સારું પ્રદર્શન કર્યું, 30 આગાહી કરનારા જૂથોમાંથી અનુક્રમે પાંચમા અને સાતમા સ્થાને રહ્યા. જેફરી ગ્રેનું રોઝેટાડૉક સર્વર બિન-વ્યાવસાયિક ઉપયોગ માટે મફત ડોકીંગ આગાહી સેવા તરીકે ઉપલબ્ધ છે. ઓક્ટોબર 2006માં, રોઝેટાડૉકને Rosetta@home માં એકીકૃત કરવામાં આવ્યું હતું. આ પદ્ધતિમાં માત્ર પ્રોટીન બેકબોનનો ઉપયોગ કરીને ઝડપી, કાચા ડોકીંગ મોડેલ તબક્કાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. આ પછી ધીમા પૂર્ણ-અણુ શુદ્ધિકરણ તબક્કા દ્વારા અનુસરવામાં આવ્યું હતું જેમાં એકબીજા સાથે સંબંધિત બે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતા પ્રોટીનની દિશા, અને પ્રોટીન-પ્રોટીન ઇન્ટરફેસ પર બાજુ-સાંકળ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ, એક સાથે સૌથી ઓછી ઊર્જા રચના શોધવા માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવી હતી. બેકબોન ફ્લેક્સિબિલિટી અને લૂપ મોડેલિંગ માટે સુધારેલા ફોલ્ડ-ટ્રી રજૂઆતો સાથે જોડાયેલી Rosetta@home નેટવર્ક દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવતી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિએ રોઝેટાડૉકને ત્રીજા CAPRI મૂલ્યાંકનમાં 63 આગાહી જૂથોમાંથી છઠ્ઠા ક્રમે મૂક્યું હતું. રોબેટા ધ રોબેટા (રોઝેટા બીટા) સર્વર એક સ્વચાલિત પ્રોટીન માળખું આગાહી સેવા છે જે બેકર પ્રયોગશાળા દ્વારા બિન-વ્યાવસાયિક એબ ઇનિશિયો અને તુલનાત્મક મોડેલિંગ માટે ઓફર કરવામાં આવે છે. તેણે 2002 માં CASP5 થી દ્વિવાર્ષિક CASP પ્રયોગોમાં સ્વચાલિત આગાહી સર્વર તરીકે ભાગ લીધો છે, જે સ્વચાલિત સર્વર આગાહી શ્રેણીમાં શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કરે છે. રોબેટ્ટાએ ત્યારથી સી. એ. એસ. પી. 6 અને 7 માં ભાગ લીધો છે, જ્યાં તેણે સ્વચાલિત સર્વર અને માનવ આગાહી કરનાર જૂથો બંનેમાં સરેરાશ કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન કર્યું છે. તે CAMEO3D સતત મૂલ્યાંકનમાં પણ ભાગ લે છે. રોબેટા કાર્યો બેકર લેબ સર્વર્સ, જેનેલિયા રિસર્ચ કેમ્પસ મશીનો અને Rosetta@home સહભાગી કમ્પ્યુટર્સ પર ચાલે છે. CASP6 તરીકે પ્રોટીન માળખાના મોડેલિંગમાં, રોબેટા પ્રથમ બ્લાસ્ટ, પીએસઆઈ-બ્લાસ્ટ અને 3ડી-જ્યુરીનો ઉપયોગ કરીને માળખાકીય હોમોલોગ્સની શોધ કરે છે, પછી લક્ષ્ય ક્રમને તેના વ્યક્તિગત ડોમેન્સમાં, અથવા સ્વતંત્ર રીતે પ્રોટીનના ફોલ્ડિંગ એકમોમાં, ક્રમને સંરચનાત્મક પરિવારો સાથે સરખાવીને વિશ્લેષણ કરે છે. માળખાકીય હોમોલોગ્સ સાથેના ડોમેન્સ પછી "ટેમ્પલેટ-આધારિત મોડેલ" (એટલે કે, હોમોલોજી મોડેલિંગ) પ્રોટોકોલને અનુસરે છે. અહીં, બેકર પ્રયોગશાળાનો આંતરિક સંરેખણ કાર્યક્રમ, કે * સિંક, અનુક્રમ સમરૂપતાઓનું એક જૂથ ઉત્પન્ન કરે છે, અને તેમાંના દરેકને રોઝેટા ડી નોવો પદ્ધતિ દ્વારા ડીકોય (સંભવિત માળખું) ઉત્પન્ન કરવા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે. લો-રિઝોલ્યુશન રોઝેટા ઊર્જા કાર્ય દ્વારા નિર્ધારિત સૌથી ઓછું ઊર્જા મોડેલ લઈને અંતિમ માળખાની આગાહી પસંદ કરવામાં આવે છે. એવા ડોમેન્સ માટે કે જેમની પાસે કોઈ શોધાયેલ માળખાકીય સમરૂપતા નથી, એક ડી નોવો પ્રોટોકોલ અનુસરવામાં આવે છે જેમાં પેદા થયેલ ડિકોય્સના સમૂહમાંથી સૌથી ઓછી ઊર્જા મોડેલને અંતિમ આગાહી તરીકે પસંદ કરવામાં આવે છે. આ ક્ષેત્રની આગાહીઓ પછી પ્રોટીનની અંદર આંતર-ક્ષેત્ર, તૃતીય-સ્તરની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની તપાસ કરવા માટે એક સાથે જોડાયેલી હોય છે. છેવટે, મોન્ટે કાર્લો કન્ફોર્મેશનલ સર્ચ માટે પ્રોટોકોલનો ઉપયોગ કરીને સાઇડ-ચેઇન યોગદાનનું મોડેલિંગ કરવામાં આવે છે. CASP8 માં, રોબેટ્ટાને રોઝેટ્ટાની ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન ઓલ-એટમ રિફાઇનમેન્ટ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવા માટે વધારવામાં આવી હતી, જેની ગેરહાજરીને CASP7 માં Rosetta@home નેટવર્ક કરતાં રોબેટા ઓછી સચોટ હોવાના મુખ્ય કારણ તરીકે ટાંકવામાં આવી હતી. CASP11 માં, GREMLIN તરીકે ઓળખાતા સંબંધિત પ્રોટીનમાં અવશેષોના સહ-ઉત્ક્રાંતિ દ્વારા પ્રોટીન સંપર્ક નકશાની આગાહી કરવાની રીત ઉમેરવામાં આવી હતી, જે વધુ નવી સફળતાઓ માટે પરવાનગી આપે છે. અન્ય રોઝેટા સર્વરો રોઝેટા સંખ્યાબંધ અન્ય જાહેર સર્વરોમાંથી ઓનલાઇન સેવા તરીકે ઉપલબ્ધ છે. આરઓએસઆઈઈ આરએનએ માળખાની આગાહી અને ડિઝાઇનથી માંડીને લિગાન્ડ ડોકીંગ અને એન્ટિબોડી મોડેલિંગ સુધીના વિવિધ કાર્યો પ્રદાન કરે છે. 9 મે, 2008ના રોજ, Rosetta@home વપરાશકર્તાઓએ સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટિંગ પ્રોગ્રામનું ઇન્ટરેક્ટિવ વર્ઝન સૂચવ્યા પછી, બેકર લેબએ જાહેરમાં રોઝેટા પ્લેટફોર્મ પર આધારિત ઓનલાઇન પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર આગાહી રમત, ફોલ્ડિટ રજૂ કરી. ફોલ્ડીટના 59,000 થી વધુ નોંધાયેલા વપરાશકર્તાઓ હતા. આ રમત વપરાશકર્તાઓને લક્ષ્ય પ્રોટીનની કરોડરજ્જુ અને એમિનો એસિડ બાજુની સાંકળોને વધુ ઊર્જાસભર અનુકૂળ રચનાઓમાં હેરફેર કરવા માટે નિયંત્રણોનો સમૂહ (ઉદાહરણ તરીકે, હલાવો, હલાવો, પુનઃનિર્માણ) આપે છે. વપરાશકર્તાઓ વ્યક્તિગત રીતે સોલોસ્ટ તરીકે અથવા સામૂહિક રીતે ઇવોલ્વર્સ તરીકે ઉકેલો પર કામ કરી શકે છે, કારણ કે તેઓ તેમની રચનાની આગાહીઓમાં સુધારો કરે છે ત્યારે બંને શ્રેણી હેઠળ ગુણ મેળવી શકે છે. ફોલ્ડિટ અનુરૂપ "પ્રોફેશનલ મોડ" હેઠળ રોઝેટા માટે GUI ફ્રન્ટએન્ડ તરીકે કામ કરી શકે છે. રોઝ ટીટીએફોલ્ડ રોઝ ટીટીએફોલ્ડ, જે આલ્ફાફોલ્ડથી પ્રેરિત છે, અવશેષો વચ્ચેના અંતર અને દિશાની આગાહી કરવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. આ આગાહીઓ માળખાના નિર્માણમાં રોઝેટા સોફ્ટવેરને માર્ગદર્શન આપે છે. રોઝ ટીટીએફોલ્ડ એમઆઇટી લાઇસન્સ હેઠળ ઓપન સોર્સ છે. બિન-બેકર પ્રયોગશાળાની શાખાઓ ચીનમાં જિયાની યાંગ પ્રયોગશાળા રોસેટ્ટાનું સુધારેલું સંસ્કરણ પ્રદાન કરે છે જેને ટ્ર-રોસેટા એક્સ 2 (ટ્રાન્સફોર્મ-પ્રતિબંધિત રોસેટા) કહેવાય છે. તે સામાન્ય રોઝેટા ફોલ્ડિંગ અલ્ગોરિધમને માર્ગદર્શન આપવા માટે રોઝટીટીએફોલ્ડથી અલગ ઊંડા શિક્ષણ આધારિત સંપર્ક આગાહી પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. ટ્રરોસેટા રોઝ ટીટીએફોલ્ડથી પહેલાનું છે. સમાન સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટિંગ પ્રોજેક્ટ્સ સાથે સરખામણી એવા ઘણા સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટેડ પ્રોજેક્ટ્સ છે જે Rosetta@home જેવા અભ્યાસ ક્ષેત્રો ધરાવે છે, પરંતુ તેમના સંશોધન અભિગમમાં અલગ છેઃ Folding@home પ્રોટીન સંશોધનમાં સામેલ તમામ મુખ્ય સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટિંગ પ્રોજેક્ટ્સમાંથી, Folding@home એકમાત્ર છે જે BOINC પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરતું નથી. Rosetta@home અને Folding@home બંને અલ્ઝાઇમર રોગ જેવા પ્રોટીનને ખોટી રીતે ફોલ્ડ કરતા રોગોનો અભ્યાસ કરે છે, પરંતુ Folding@home વધુ વિશિષ્ટ રીતે કરે છે. Folding@home પ્રોટીન કેવી રીતે અને શા માટે ફોલ્ડ થાય છે (અથવા સંભવિત રીતે ખોટી રીતે ફોલ્ડ થાય છે, અને ત્યારબાદ રોગોનું કારણ બનવા માટે એકત્રિત થાય છે) તે સમજવા માટે લગભગ સંપૂર્ણપણે ઓલ-એટમ મોલેક્યુલર ડાયનામિક્સ મોડેલનો ઉપયોગ કરે છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, Folding@home ની તાકાત પ્રોટીન ફોલ્ડિંગની પ્રક્રિયાને મોડેલિંગ કરી રહી છે, જ્યારે Rosetta@home ની તાકાત પ્રોટીન ડિઝાઇનની ગણતરી અને પ્રોટીન માળખું અને ડોકિંગની આગાહી કરી રહી છે. Rosetta@home ના કેટલાક પરિણામોનો ઉપયોગ કેટલાક Folding@home પ્રોજેક્ટ માટે આધાર તરીકે થાય છે. રોઝેટા સૌથી વધુ સંભવિત માળખું પ્રદાન કરે છે, પરંતુ તે ચોક્કસ નથી કે તે અણુ જે સ્વરૂપ લે છે તે છે કે તે વ્યવહારુ છે કે નહીં. Folding@home નો ઉપયોગ પછી Rosetta@home ના પરિણામોને ચકાસવા માટે થઈ શકે છે, અને અણુ-સ્તરની વધારાની માહિતી અને અણુ કેવી રીતે આકાર બદલે છે તેની વિગતો પ્રદાન કરી શકે છે. બંને પ્રોજેક્ટ તેમની કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ અને યજમાન વિવિધતામાં પણ નોંધપાત્ર રીતે અલગ છે. કેન્દ્રીય પ્રક્રિયા એકમો (સીપીયુ), ગ્રાફિક્સ પ્રક્રિયા એકમો (જીપીયુ) અને (અગાઉ) પીએસ3ના યજમાન આધારમાંથી સરેરાશ આશરે 6,650 ટેરાફ્લોપ્સ ધરાવતા, <આઇડી1> પાસે <આઇડી2> કરતાં લગભગ 108 ગણી વધુ કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ છે. વર્લ્ડ કમ્યુનિટી ગ્રીડના પેટા પ્રોજેક્ટ, હ્યુમન પ્રોટીઓમ ફોલ્ડિંગ પ્રોજેક્ટ (એચ. પી. એફ.) ના તબક્કા I અને તબક્કા II બંનેએ વિવિધ જીનોમની માળખાકીય અને કાર્યાત્મક ટિપ્પણીઓ કરવા માટે રોઝેટા પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કર્યો છે. જોકે હવે તેઓ જીવવિજ્ઞાનીઓ માટે ડેટાબેઝ બનાવવા માટે તેનો ઉપયોગ કરે છે, હ્યુમન પ્રોટીઓમ ફોલ્ડિંગ પ્રોજેક્ટના મુખ્ય વૈજ્ઞાનિક રિચાર્ડ બોન્યુ, તેમની પીએચડી પ્રાપ્ત કરતી વખતે ડેવિડ બેકરની પ્રયોગશાળામાં રોઝેટ્ટાના મૂળ વિકાસમાં સક્રિય હતા. એચ. પી. એફ. 1, એચ. પી. એફ. 2 અને <આઇ. ડી. 1> વચ્ચેના સંબંધ વિશે વધુ માહિતી રિચાર્ડ બોન્નેઉની વેબસાઇટ પર મળી શકે છે. Predictor@home જેમ કે Rosetta@home, Predictor@home પ્રોટીન માળખાની આગાહીમાં વિશિષ્ટ છે. જ્યારે Rosetta@home તેના માળખાની આગાહી માટે રોઝેટા પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરે છે, ત્યારે Predictor@home એ dTASSER પદ્ધતિનો ઉપયોગ કર્યો છે. 2009માં, Predictor@home બંધ થઈ ગયું. BOINC પર અન્ય પ્રોટીન સંબંધિત સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટિંગ પ્રોજેક્ટ્સમાં QMC@home, Docking@home, POEM@home, SIMAP અને TANPAKU નો સમાવેશ થાય છે. RALPH@home, Rosetta@home આલ્ફા પ્રોજેક્ટ જે નવા એપ્લિકેશન વર્ઝન, વર્ક યુનિટ્સ અને અપડેટ્સને Rosetta@home પર જતા પહેલા ચકાસે છે, તે BOINC પર પણ ચાલે છે. સ્વયંસેવકોનું યોગદાન Rosetta@home વ્યક્તિગત પ્રોજેક્ટ સભ્યો દ્વારા તેના સંશોધન માટે દાનમાં આપવામાં આવેલી ગણતરી શક્તિ પર આધારિત છે. 150 દેશોના આશરે 53,000 વપરાશકર્તાઓ Rosetta@home ના સક્રિય સભ્યો હતા, જેમણે મળીને લગભગ 54,800 કમ્પ્યુટર્સમાંથી નિષ્ક્રિય પ્રોસેસર સમયનું યોગદાન આપ્યું હતું, જે સંયુક્ત સરેરાશ પ્રદર્શન 1.7 થી વધુ પેટાફ્લોપ્સ હતું. વપરાશકર્તાઓને તેમના યોગદાનના માપદંડ તરીકે BOINC ક્રેડિટ આપવામાં આવે છે. દરેક વર્ક યુનિટ માટે આપવામાં આવેલ ક્રેડિટ એ તે વર્ક યુનિટ માટે ઉત્પાદિત ડિકોયની સંખ્યા છે જે તે વર્ક યુનિટ માટે તમામ કમ્પ્યુટર યજમાનો દ્વારા સબમિટ કરાયેલ ડિકોય માટે સરેરાશ દાવો કરાયેલ ક્રેડિટ દ્વારા ગુણાકાર થાય છે. આ કસ્ટમ સિસ્ટમ પ્રમાણભૂત BOINC ક્લાયન્ટ અને ઓપ્ટિમાઇઝ BOINC ક્લાયન્ટ ધરાવતા વપરાશકર્તાઓને આપવામાં આવતી ક્રેડિટ અને વિન્ડોઝ અને લિનક્સ ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ્સ પર Rosetta@home ચલાવતા વપરાશકર્તાઓ વચ્ચેના ક્રેડિટ તફાવતોને સંબોધવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી હતી. મોટાભાગના અન્ય BOINC પ્રોજેક્ટ્સની સરખામણીમાં Rosetta@home માટે CPU કાર્યની પ્રતિ સેકન્ડ આપવામાં આવતી ધિરાણની રકમ ઓછી છે. કુલ ધિરાણની દ્રષ્ટિએ બી. ઓ. આઈ. એન. સી. ની 40થી વધુ પરિયોજનાઓમાંથી <આઇ. ડી. 1> તેરમી છે. Rosetta@home વપરાશકર્તાઓ કે જેઓ CASP પ્રયોગ માટે રજૂ કરાયેલ પ્રોટીન માળખાની આગાહી કરે છે તેમને તેમના પરિણામો સંબંધિત વૈજ્ઞાનિક પ્રકાશનોમાં સ્વીકારવામાં આવે છે. જે વપરાશકર્તાઓ આપેલ વર્ક યુનિટ માટે સૌથી ઓછી ઉર્જા રચનાની આગાહી કરે છે તેઓ Rosetta@home હોમપેજ પર પ્રેડિક્ટર ઓફ ધ ડે તરીકે દર્શાવવામાં આવે છે, જેમાં તેઓ સભ્ય હોય તેવી કોઈપણ ટીમ પણ હોય છે. Rosetta@home પ્રોફાઇલ બનાવનારા વપરાશકર્તાઓમાંથી પણ હોમપેજ પર રહેવા માટે દરરોજ અનિયમિત રીતે યુઝર ઓફ ધ ડે પસંદ કરવામાં આવે છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ બેકર લેબ બેકર લેબ વેબસાઇટ ડેવિડ બેકરની Rosetta@home જર્નલ BOINC માં પ્લેટફોર્મ વિહંગાવલોકન અને BOINC સ્થાપિત કરવા માટેની માર્ગદર્શિકા અને Rosetta@home BOINCstats-Rosetta@home વિગતવાર યોગદાન આંકડા RALPH@home વેબસાઇટ માટે Rosetta@home આલ્ફા પરીક્ષણ પ્રોજેક્ટ Rosetta@home યુટ્યુબ પર વિડિયો ડેવિડ બેકર અને પ્રયોગશાળાના સભ્યો દ્વારા આપવામાં આવેલ Rosetta@home નું વિહંગાવલોકન રોઝેટા પ્લેટફોર્મ વિકસાવવા માટે રોઝેટા કોમન શૈક્ષણિક સહયોગી, રોઝેટા કુહલમેન વેબપેજના વિકાસમાં સીમાચિહ્ન કાગળોની સૂચિ, રોઝેટા ડિઝાઇન ઓનલાઇન રોઝેટા સેવાઓની રોઝેટા કોમન્સ સૂચિ ઉપલબ્ધ સર્વરો રોબેટા પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર આગાહી સર્વર આરઓએસઆઈઈ ડોક મલ્ટિફંક્શનલ સર્વર-સેટ રોઝેટા-ડિઝાઇન પ્રોટીન ડિઝાઇન સર્વર રોઝેટા-બેકરબ ફ્લેક્સિબલ બેકબોન/પ્રોટીન ડિઝાઇન સર્વર સમાજમાં વિજ્ઞાન મુક્ત વિજ્ઞાન સોફ્ટવેર સ્વયંસેવક કમ્પ્યુટિંગ પ્રોજેક્ટ્સ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ સોફ્ટવેર પ્રોટીન માળખું મોલેક્યુલર મોડેલિંગ પ્રોપરાઇટરી ક્રોસ-પ્લેટફોર્મ સોફ્ટવેર