Rosetta@home
Rosetta@home बेकर लैब द्वारा संचालित बर्कले ओपन इंफ्रास्ट्रक्चर फॉर नेटवर्क कंप्यूटिंग (BOINC) प्लेटफॉर्म पर प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी पर शोध करने वाली एक स्वयंसेवक कंप्यूटिंग परियोजना है। Rosetta@home का उद्देश्य 19 सितंबर, 2020 तक औसतन 487,946 गीगाफ्लोप्स पर लगभग पचास हजार सक्रिय स्वयंसेवी कंप्यूटर प्रसंस्करण की मदद से प्रोटीन-प्रोटीन डॉकिंग की भविष्यवाणी करना और नए प्रोटीन को डिजाइन करना है। फोल्डिट, एक Rosetta@home वीडियो गेम, का उद्देश्य क्राउडसोर्सिंग दृष्टिकोण के साथ इन लक्ष्यों तक पहुँचना है। यद्यपि अधिकांश परियोजना प्रोटिओमिक्स विधियों की सटीकता और मजबूती में सुधार के लिए बुनियादी अनुसंधान की ओर उन्मुख है, Rosetta@home मलेरिया, अल्जाइमर रोग और अन्य विकृतियों पर भी शोध करता है। सभी बी. ओ. आई. एन. सी. परियोजनाओं की तरह, Rosetta@home अलग-अलग कार्य इकाइयों पर गणना करने के लिए स्वयंसेवकों के कंप्यूटरों से निष्क्रिय कंप्यूटर प्रसंस्करण संसाधनों का उपयोग करता है। पूर्ण परिणाम एक केंद्रीय परियोजना सर्वर को भेजे जाते हैं जहाँ उन्हें मान्य किया जाता है और परियोजना डेटाबेस में आत्मसात किया जाता है। परियोजना क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है, और विभिन्न प्रकार के हार्डवेयर विन्यास पर चलती है। उपयोगकर्ता Rosetta@home स्क्रीनसेवर पर अपनी व्यक्तिगत प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी की प्रगति देख सकते हैं। रोग संबंधी अनुसंधान के अलावा, Rosetta@home नेटवर्क संरचनात्मक जैव सूचना विज्ञान में नई विधियों के लिए एक परीक्षण ढांचे के रूप में कार्य करता है। इस तरह की विधियों का उपयोग अन्य रोसेटा-आधारित अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि रोसेटाडॉक या ह्यूमन प्रोटिओम फोल्डिंग प्रोजेक्ट और माइक्रोबायोम इम्युनिटी प्रोजेक्ट, पर्याप्त रूप से विकसित होने और स्वयंसेवी कंप्यूटरों के बड़े और विविध सेट पर स्थिर साबित होने के बाद। Rosetta@home में विकसित नई विधियों के लिए दो विशेष रूप से महत्वपूर्ण परीक्षण हैं प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के लिए तकनीकों का महत्वपूर्ण मूल्यांकन (CASP) और बातचीत की भविष्यवाणी का महत्वपूर्ण मूल्यांकन (CAPRI) प्रयोग, द्विवार्षिक प्रयोग जो क्रमशः प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी और प्रोटीन-प्रोटीन डॉकिंग भविष्यवाणी में कला की स्थिति का मूल्यांकन करते हैं। रोसेटा लगातार अग्रणी डॉकिंग भविष्यवक्ताओं में से एक है, और उपलब्ध सर्वोत्तम तृतीयक संरचना भविष्यवक्ताओं में से एक है। सार्स-कोव-2 के कारण कोविड-19 महामारी के खिलाफ लड़ाई में भाग लेने के इच्छुक नए उपयोगकर्ताओं की आमद के साथ, Rosetta@home ने 28 मार्च, 2020 तक अपनी कंप्यूटिंग शक्ति को 1.70 पेटाफ्लॉप्स तक बढ़ा दिया है। 9 सितंबर, 2020 को, Rosetta@home शोधकर्ताओं ने SARS-CoV-2 के खिलाफ 10 शक्तिशाली एंटीवायरल उम्मीदवारों का वर्णन करते हुए एक पेपर प्रकाशित किया। Rosetta@home ने इस शोध में योगदान दिया और ये एंटीवायरल उम्मीदवार चरण 1 नैदानिक परीक्षणों की ओर बढ़ रहे हैं, जो 2022 की शुरुआत में शुरू हो सकते हैं। Rosetta@home टीम के अनुसार, रोसेटा स्वयंसेवकों ने एक नैनोपार्टिकल वैक्सीन के विकास में योगदान दिया। इस टीके को लाइसेंस दिया गया है और इसे आईकोसावैक्स द्वारा आईवीएक्स-411 के रूप में जाना जाता है, जिसने जून 2021 में चरण I/II नैदानिक परीक्षण शुरू किया, और जीबीपी510 जिसे एसके बायोसाइंस द्वारा विकसित किया जा रहा है और जिसे पहले से ही दक्षिण कोरिया में चरण III नैदानिक परीक्षण के लिए अनुमोदित किया गया है। एन. एल.-201, एक कैंसर दवा उम्मीदवार जिसे पहली बार इंस्टीट्यूट ऑफ प्रोटीन डिज़ाइन (आई. पी. डी.) में बनाया गया था और जनवरी 2019 के एक पेपर में प्रकाशित किया गया था, ने मई 2021 में नियोलेयुकिन थेरेप्यूटिक्स के समर्थन से चरण 1 मानव नैदानिक परीक्षण शुरू किया, जो स्वयं आई. पी. डी. से एक स्पिन-ऑफ है। Rosetta@home ने एन. एल.-201 के विकास में भूमिका निभाई और "फॉरवर्ड फोल्डिंग" प्रयोगों के साथ योगदान दिया जिससे प्रोटीन डिजाइनों को मान्य करने में मदद मिली। कम्प्यूटिंग प्लेटफॉर्म Rosetta@home एप्लिकेशन और BOINC स्वयंसेवक कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म ऑपरेटिंग सिस्टम विंडोज, लिनक्स और macOS के लिए उपलब्ध हैं; BOINC कई अन्य पर भी चलता है, जैसे कि फ्रीबीएसडी। Rosetta@home में भाग लेने के लिए कम से कम 500 मेगाहर्ट्ज की घड़ी की गति, 200 मेगाबाइट मुक्त डिस्क स्थान, 512 मेगाबाइट भौतिक स्मृति और इंटरनेट कनेक्टिविटी के साथ एक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई (CPU) की आवश्यकता होती है। 20 जुलाई, 2016 तक, रोसेटा मिनी अनुप्रयोग का वर्तमान संस्करण 3.73 है। वर्तमान अनुशंसित बी. ओ. आई. एन. सी. कार्यक्रम संस्करण 7.6.22 है। मानक हाइपरटेक्स्ट ट्रांसफर प्रोटोकॉल (एच. टी. टी. पी.) (पोर्ट 80) का उपयोग उपयोगकर्ता के बी. ओ. आई. एन. सी. क्लाइंट और वाशिंगटन विश्वविद्यालय में Rosetta@home सर्वरों के बीच संचार के लिए किया जाता है; एच. टी. टी. पी. एस. (पोर्ट 443) का उपयोग पासवर्ड विनिमय के दौरान किया जाता है। बी. ओ. आई. एन. सी. ग्राहक का दूरस्थ और स्थानीय नियंत्रण पोर्ट 31416 और पोर्ट 1043 का उपयोग करता है, जिन्हें विशेष रूप से अनब्लॉक करने की आवश्यकता हो सकती है यदि वे फ़ायरवॉल के पीछे हैं। अलग-अलग प्रोटीन पर डेटा वाली कार्य इकाइयों को वाशिंगटन विश्वविद्यालय में बेकर प्रयोगशाला में स्थित सर्वरों से स्वयंसेवकों के कंप्यूटरों में वितरित किया जाता है, जो तब निर्धारित प्रोटीन के लिए एक संरचना भविष्यवाणी की गणना करते हैं। किसी दिए गए प्रोटीन पर डुप्लिकेट संरचना भविष्यवाणियों से बचने के लिए, प्रत्येक कार्य इकाई को एक यादृच्छिक बीज संख्या के साथ आरंभ किया जाता है। यह प्रत्येक भविष्यवाणी को प्रोटीन के ऊर्जा परिदृश्य के साथ उतरने का एक अनूठा प्रक्षेपवक्र देता है। Rosetta@home से प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणियाँ किसी दिए गए प्रोटीन के ऊर्जा परिदृश्य में वैश्विक न्यूनतम के अनुमान हैं। वह वैश्विक न्यूनतम प्रोटीन की सबसे ऊर्जावान रूप से अनुकूल संरचना का प्रतिनिधित्व करता है, यानी इसकी मूल स्थिति। Rosetta@home ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (GUI) की एक प्राथमिक विशेषता एक स्क्रीनसेवर है जो नकली प्रोटीन तह प्रक्रिया के दौरान एक वर्तमान कार्य इकाई की प्रगति को दर्शाता है। वर्तमान स्क्रीनसेवर के ऊपरी-बाएँ हिस्से में, लक्ष्य प्रोटीन को सबसे कम ऊर्जा संरचना की खोज में विभिन्न आकारों (संरचनाओं) को अपनाते हुए दिखाया गया है। सबसे हाल ही में स्वीकृत संरचना को तुरंत दाईं ओर चित्रित किया गया है। ऊपरी दाहिनी ओर वर्तमान डिकॉय की सबसे कम ऊर्जा संरचना दिखाई गई है; उसके नीचे प्रोटीन की सही, या मूल, संरचना है यदि यह पहले से ही निर्धारित किया जा चुका है। स्क्रीनसेवर में तीन ग्राफ शामिल हैं। बीच में, स्वीकृत मॉडल की ऊष्मागतिकी मुक्त ऊर्जा के लिए एक ग्राफ प्रदर्शित किया जाता है, जो स्वीकृत मॉडल के परिवर्तन के साथ उतार-चढ़ाव करता है। स्वीकृत मॉडल के रूट-मीन-स्क्वायर डेविएशन (आर. एम. एस. डी.) का एक ग्राफ, जो यह मापता है कि स्वीकृत मॉडल संरचनात्मक रूप से देशी मॉडल के समान है, बहुत सही दिखाया गया है। स्वीकृत ऊर्जा ग्राफ के दाईं ओर और आर. एम. एस. डी. ग्राफ के नीचे, इन दो कार्यों के परिणामों का उपयोग ऊर्जा बनाम आर. एम. एस. डी. प्लॉट का उत्पादन करने के लिए किया जाता है क्योंकि मॉडल उत्तरोत्तर परिष्कृत होता है। सभी बी. ओ. आई. एन. सी. परियोजनाओं की तरह, Rosetta@home उपयोगकर्ता के कंप्यूटर की पृष्ठभूमि में चलता है, निष्क्रिय कंप्यूटर शक्ति का उपयोग करते हुए, या तो होस्ट ऑपरेटिंग सिस्टम पर किसी खाते में लॉग इन करने से पहले। प्रोग्राम सीपीयू से संसाधनों को मुक्त करता है क्योंकि वे अन्य अनुप्रयोगों द्वारा आवश्यक हैं ताकि सामान्य कंप्यूटर उपयोग अप्रभावित रहे। कई कार्यक्रम सेटिंग्स को उपयोगकर्ता खाते की प्राथमिकताओं के माध्यम से निर्दिष्ट किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैंः सीपीयू संसाधनों का अधिकतम प्रतिशत जो प्रोग्राम उपयोग कर सकता है (निरंतर क्षमता पर चलने वाले कंप्यूटर से बिजली की खपत या गर्मी उत्पादन को नियंत्रित करने के लिए), दिन का वह समय जिसके दौरान प्रोग्राम चल सकता है, और कई और। परियोजना का महत्व जीनोम अनुक्रमण परियोजनाओं के प्रसार के साथ, वैज्ञानिक कोशिका के भीतर कार्य करने वाले कई प्रोटीनों के अमीनो एसिड अनुक्रम, या प्राथमिक संरचना का अनुमान लगा सकते हैं। एक प्रोटीन के कार्य को बेहतर ढंग से समझने और तर्कसंगत दवा डिजाइन में सहायता के लिए, वैज्ञानिकों को प्रोटीन की त्रि-आयामी तृतीयक संरचना को जानने की आवश्यकता है। प्रोटीन 3डी संरचनाओं को वर्तमान में एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी या परमाणु चुंबकीय अनुनाद (एन. एम. आर.) स्पेक्ट्रोस्कोपी के माध्यम से प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित किया जाता है। प्रक्रिया धीमी है (यह पता लगाने में हफ्तों या महीने भी लग सकते हैं कि पहली बार प्रोटीन को कैसे क्रिस्टलीकृत किया जाए) और महंगा (लगभग 100,000 अमेरिकी डॉलर प्रति प्रोटीन)। दुर्भाग्य से, जिस दर पर नए अनुक्रमों की खोज की जाती है, वह संरचना निर्धारण की दर से कहीं अधिक है-राष्ट्रीय जैव प्रौद्योगिकी सूचना केंद्र (एन. सी. बी. आई.) गैर-अनावश्यक (एन. आर.) प्रोटीन डेटाबेस में उपलब्ध 7,400,000 से अधिक प्रोटीन अनुक्रमों में से, 52,000 से कम प्रोटीन की 3डी संरचनाओं को हल किया गया है और प्रोटीन डेटा बैंक में जमा किया गया है, जो प्रोटीन पर संरचनात्मक जानकारी के लिए मुख्य भंडार है। Rosetta@home के मुख्य लक्ष्यों में से एक मौजूदा तरीकों के समान सटीकता के साथ प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करना है, लेकिन इस तरह से जिसमें काफी कम समय और धन की आवश्यकता होती है। Rosetta@home झिल्ली प्रोटीन (जैसे, जी प्रोटीन-युग्मित रिसेप्टर्स (जी. पी. सी. आर.)) की संरचना और डॉकिंग को निर्धारित करने के लिए तरीके भी विकसित करता है, जिनका एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी और एन. एम. आर. स्पेक्ट्रोस्कोपी जैसी पारंपरिक तकनीकों के साथ विश्लेषण करना असाधारण रूप से कठिन है, फिर भी आधुनिक दवाओं के लिए अधिकांश लक्ष्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी में प्रगति का मूल्यांकन प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी (सीएएसपी) प्रयोग के लिए तकनीकों के द्विवार्षिक महत्वपूर्ण मूल्यांकन में किया जाता है, जिसमें दुनिया भर के शोधकर्ता प्रोटीन के एमिनो एसिड अनुक्रम से प्रोटीन की संरचना प्राप्त करने का प्रयास करते हैं। इस कभी-कभी प्रतिस्पर्धी प्रयोग में उच्च अंक प्राप्त करने वाले समूहों को प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी में कला की स्थिति के लिए वास्तविक मानक-वाहक माना जाता है। रोसेटा, वह प्रोग्राम जिस पर Rosetta@home आधारित है, 2002 में CASP5 के बाद से उपयोग किया जा रहा है। 2004 के सी. ए. एस. पी. 6 प्रयोग में, रोसेटा ने सी. ए. एस. पी. लक्ष्य टी0281 के लिए अपने प्रस्तुत मॉडल में परमाणु-स्तर के रिज़ॉल्यूशन, ए. बी. इनिशियो प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के करीब उत्पादन करने वाला पहला व्यक्ति बनकर इतिहास रचा। एबी इनिशियो मॉडलिंग को प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी की एक विशेष रूप से कठिन श्रेणी माना जाता है, क्योंकि यह संरचनात्मक समरूपता से जानकारी का उपयोग नहीं करता है और अनुक्रम समरूपता और प्रोटीन के भीतर शारीरिक बातचीत के मॉडलिंग से जानकारी पर भरोसा करना चाहिए। Rosetta@home का उपयोग 2006 से CASP में किया जा रहा है, जहां यह CASP7 में संरचना भविष्यवाणी की प्रत्येक श्रेणी में शीर्ष भविष्यवक्ताओं में से एक था। इन उच्च गुणवत्ता वाली भविष्यवाणियों को Rosetta@home स्वयंसेवकों द्वारा उपलब्ध कराई गई कम्प्यूटिंग शक्ति द्वारा सक्षम किया गया था। बढ़ती कंप्यूटिंग शक्ति Rosetta@home को संरचना स्थान के अधिक क्षेत्रों का नमूना लेने की अनुमति देती है (संभावित आकार जो एक प्रोटीन मान सकता है), जो कि लेविनथल के विरोधाभास के अनुसार, प्रोटीन की लंबाई के साथ तेजी से बढ़ने की भविष्यवाणी की जाती है। रोसेटा का उपयोग प्रोटीन-प्रोटीन डॉकिंग भविष्यवाणी में भी किया जाता है, जो कई जटिल प्रोटीन, या चतुर्धातुक संरचना की संरचना को निर्धारित करता है। इस प्रकार की प्रोटीन अंतःक्रिया कई कोशिकीय कार्यों को प्रभावित करती है, जिसमें एंटीजन-एंटीबॉडी और एंजाइम-अवरोधक बंधन और कोशिकीय आयात और निर्यात शामिल हैं। दवा डिजाइन के लिए इन अंतःक्रियाओं को निर्धारित करना महत्वपूर्ण है। रोसेटा का उपयोग क्रिटिकल असेसमेंट ऑफ प्रेडिक्शन ऑफ इंटरैक्शन (सीएपीआरआई) प्रयोग में किया जाता है, जो प्रोटीन डॉकिंग क्षेत्र की स्थिति का मूल्यांकन करता है जैसे कि सीएएसपी मापक प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी में प्रगति करते हैं। Rosetta@home के परियोजना स्वयंसेवकों द्वारा उपलब्ध कराई गई कम्प्यूटिंग शक्ति को CAPRI 2007 में रोसेटा के प्रदर्शन में एक प्रमुख कारक के रूप में उद्धृत किया गया है, जहां इसकी डॉकिंग भविष्यवाणियां सबसे सटीक और पूर्ण रही हैं। 2008 की शुरुआत में, रोसेटा का उपयोग कम्प्यूटेशनल रूप से एक ऐसे प्रोटीन को डिजाइन करने के लिए किया गया था जो प्रकृति में पहले कभी नहीं देखा गया था। यह 2004 के एक हाई-प्रोफाइल पेपर के वापस लेने से प्रेरित था, जिसमें मूल रूप से अपने प्राकृतिक रूप के सापेक्ष बेहतर एंजाइमेटिक गतिविधि के साथ एक प्रोटीन के कम्प्यूटेशनल डिजाइन का वर्णन किया गया था। डेविड बेकर के समूह के 2008 के शोध पत्र में बताया गया है कि प्रोटीन कैसे बनाया गया था, जिसमें उपलब्ध कराए गए कंप्यूटिंग संसाधनों के लिए Rosetta@home का हवाला दिया गया था, इस प्रोटीन डिजाइन विधि के लिए अवधारणा का एक महत्वपूर्ण प्रमाण प्रस्तुत करता है। इस प्रकार के प्रोटीन डिजाइन के भविष्य में दवा की खोज, हरित रसायन विज्ञान और जैव उपचार में अनुप्रयोग हो सकते हैं। रोग संबंधी अनुसंधान प्रोटीन संरचना, डॉकिंग और डिजाइन की भविष्यवाणी करने में बुनियादी अनुसंधान के अलावा, Rosetta@home का उपयोग तत्काल रोग संबंधी अनुसंधान में भी किया जाता है। डेविड बेकर की Rosetta@home पत्रिका में कई छोटी शोध परियोजनाओं का वर्णन किया गया है। फरवरी 2014 तक, हाल के प्रकाशनों की जानकारी और काम का एक संक्षिप्त विवरण मंच पर अद्यतन किया जा रहा है। फोरम धागा अब 2016 से उपयोग नहीं किया जाता है, और शोध पर समाचार परियोजना के सामान्य समाचार अनुभाग पर पाया जा सकता है। अल्जाइमर रोग रोसेटा सॉफ्टवेयर सूट के एक घटक, रोसेटा डिजाइन का उपयोग सटीक रूप से यह अनुमान लगाने के लिए किया गया था कि अमाइलॉइडोजेनिक प्रोटीन के किन क्षेत्रों में अमाइलॉइड जैसे फाइब्रिल बनने की सबसे अधिक संभावना थी। रुचि के प्रोटीन के हेक्सापेप्टाइड्स (छह एमिनो एसिड-लंबे टुकड़े) को लेकर और एक ज्ञात फाइब्रिल बनाने वाले हेक्सापेप्टाइड के समान संरचना के लिए सबसे कम ऊर्जा मिलान का चयन करके, रोसेटा डिजाइन यादृच्छिक प्रोटीन की तुलना में दो बार फाइब्रिल बनाने की संभावना वाले पेप्टाइड्स की पहचान करने में सक्षम था। Rosetta@home का उपयोग उसी अध्ययन में अमाइलॉइड बीटा के लिए संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था, जो एक फाइब्रिल बनाने वाला प्रोटीन है जिसे अल्जाइमर रोग का कारण माना गया है। रोसेटा द्वारा डिज़ाइन किए गए प्रोटीन पर प्रारंभिक लेकिन अभी तक अप्रकाशित परिणाम सामने आए हैं जो फाइब्रिल को बनने से रोक सकते हैं, हालांकि यह अज्ञात है कि क्या यह बीमारी को रोक सकता है। एंथ्रेक्स रोसेटा के एक अन्य घटक, रोसेटाडॉक का उपयोग तीन प्रोटीन-घातक कारक (एल. एफ.), एडिमा कारक (ई. एफ.) और सुरक्षात्मक प्रतिजन (पी. ए.)-जो एंथ्रेक्स टॉक्सिन बनाते हैं, के बीच परस्पर क्रिया को मॉडल करने के लिए प्रयोगात्मक तरीकों के संयोजन में किया गया था। कंप्यूटर मॉडल ने एल. एफ. और पी. ए. के बीच डॉकिंग की सटीक भविष्यवाणी की, जिससे यह स्थापित करने में मदद मिली कि एल. एफ.-पी. ए. परिसर में संबंधित प्रोटीन के कौन से क्षेत्र शामिल हैं। इस अंतर्दृष्टि का उपयोग अंततः अनुसंधान में किया गया जिसके परिणामस्वरूप एंथ्रेक्स टीकों में सुधार हुआ। हर्पिस सिम्प्लेक्स वायरस 1 रोसेटाडॉक का उपयोग एक एंटीबॉडी (इम्यूनोग्लोबुलिन जी) और कोल्ड सोर वायरस, हर्पिस सिम्प्लेक्स वायरस 1 (एचएसवी-1) द्वारा व्यक्त एक सतह प्रोटीन के बीच डॉकिंग मॉडल करने के लिए किया गया था जो एंटीवायरल एंटीबॉडी को खराब करने का काम करता है। रोसेटाडॉक द्वारा भविष्यवाणी किया गया प्रोटीन परिसर विशेष रूप से कठिन-से-प्राप्त प्रयोगात्मक मॉडल के साथ निकटता से सहमत था, जिससे शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि डॉकिंग विधि में प्रोटीन-प्रोटीन इंटरफेस के मॉडलिंग के साथ एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी की कुछ समस्याओं को दूर करने की क्षमता है। बिल एंड मेलिंडा गेट्स फाउंडेशन द्वारा 19.4 लाख डॉलर के अनुदान द्वारा वित्त पोषित अनुसंधान के हिस्से के रूप में, एच. आई. वी. का उपयोग मानव इम्यूनोडेफिशिएंसी वायरस (एच. आई. वी.) के लिए कई संभावित टीकों को डिजाइन करने में किया गया है। वैश्विक स्वास्थ्य पहल में बड़ी चुनौतियों से जुड़े शोध में, रोसेटा का उपयोग कम्प्यूटेशनल रूप से नए होमिंग एंडोन्यूक्लीज़ प्रोटीन को डिजाइन करने के लिए किया गया है, जो एनाफिलीज़ गैम्बिया को समाप्त कर सकता है या अन्यथा मच्छर को मलेरिया फैलाने में असमर्थ बना सकता है। विशेष रूप से प्रोटीन-डी. एन. ए. अंतःक्रियाओं को प्रतिरूपण और परिवर्तित करने में सक्षम होने के कारण, होमिंग एंडोन्यूक्लीज़ की तरह, रोसेटा जैसी कम्प्यूटेशनल प्रोटीन डिजाइन विधियों को जीन चिकित्सा (जिसमें संभावित कैंसर उपचार शामिल हैं) में एक महत्वपूर्ण भूमिका प्रदान करता है। कोविड-19 रोसेटा आणविक मॉडलिंग सूट का उपयोग हाल ही में सार्स-कोव-2 स्पाइक प्रोटीन की परमाणु-पैमाने की संरचना की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था, इससे पहले कि इसे प्रयोगशाला में मापा जा सके। 26 जून 2020 को, परियोजना ने घोषणा की कि वह एंटीवायरल प्रोटीन बनाने में सफल रही है जो प्रयोगशाला में SARS-CoV-2 विरियन को बेअसर करती है और इन प्रयोगात्मक एंटीवायरल दवाओं को पशु परीक्षण परीक्षणों के लिए अनुकूलित किया जा रहा है। एक अनुवर्ती कार्रवाई में, 10 सार्स-कोव-2 मिनीप्रोटीन अवरोधकों का वर्णन करने वाला एक पेपर 9 सितंबर को साइंस में प्रकाशित किया गया था। इनमें से दो अवरोधक, एल. सी. बी. 1 और एल. सी. बी. 3, दाढ़ और द्रव्यमान दोनों आधार पर सार्स-कोव-2 के खिलाफ विकसित किए जा रहे सर्वश्रेष्ठ मोनोक्लोनल एंटीबॉडी की तुलना में कई गुना अधिक शक्तिशाली हैं। इसके अलावा, शोध से पता चलता है कि ये अवरोधक ऊंचे तापमान पर अपनी गतिविधि बनाए रखते हैं, एक एंटीबॉडी की तुलना में 20 गुना छोटे होते हैं और इस प्रकार, 20 गुना अधिक संभावित तटस्थ स्थल होते हैं, जिससे स्थानीय रूप से प्रशासित दवा की संभावित प्रभावकारिता बढ़ जाती है। अवरोधकों के छोटे आकार और उच्च स्थिरता से उन्हें एक जेल निर्माण के लिए पर्याप्त बनाने की उम्मीद है जिसे नाक से लगाया जा सकता है या सीधे श्वसन प्रणाली पर पाउडर के रूप में दिया जा सकता है। शोधकर्ता आने वाले महीनों में इन अवरोधकों को चिकित्सीय और रोगनिरोधी में विकसित करने पर काम करेंगे। जुलाई 2021 तक, इन एंटीवायरल उम्मीदवारों के 2022 की शुरुआत में नैदानिक परीक्षण शुरू करने का अनुमान लगाया गया था और उन्हें पूर्व नैदानिक और प्रारंभिक नैदानिक परीक्षणों के लिए बिल एंड मेलिंडा गेट्स फाउंडेशन से धन प्राप्त हुआ था। पशु परीक्षण परीक्षणों में, ये एंटीवायरल उम्मीदवार अल्फा, बीटा और गामा सहित चिंता के प्रकारों के खिलाफ प्रभावी थे। Rosetta@home का उपयोग 20 लाख से अधिक SARS-CoV-2 स्पाइक-बाइंडिंग प्रोटीन की जांच करने में मदद करने के लिए किया गया था, जिन्हें कम्प्यूटेशनल रूप से डिज़ाइन किया गया था, और इस प्रकार, इस शोध में योगदान दिया। इंस्टीट्यूट ऑफ प्रोटीन डिजाइन में Rosetta@home टीम के अनुसार, Rosetta@home स्वयंसेवकों ने एंटीवायरल दवा उम्मीदवारों और एक प्रोटीन नैनोपार्टिकल वैक्सीन के विकास में योगदान दिया। आई. वी. एक्स.-411 टीका पहले से ही आईकोसावैक्स द्वारा संचालित चरण 1 नैदानिक परीक्षण पर है, जबकि उसी टीके को, जो किसी अन्य निर्माता को लाइसेंस प्राप्त है और जिसे जी. बी. पी. 510 नाम से जाना जाता है, दक्षिण कोरिया में एस. के. बायोसाइंस द्वारा संचालित चरण III परीक्षण के लिए अनुमोदित किया गया है। उम्मीदवार एंटीवायरल भी चरण 1 नैदानिक परीक्षणों की ओर जा रहे हैं। कैंसर Rosetta@home शोधकर्ताओं ने एक आई. एल.-2 रिसेप्टर एगोनिस्ट तैयार किया है जिसे नियोलेयुकिन-2/15 कहा जाता है जो रिसेप्टर की अल्फा सबयूनिट के साथ बातचीत नहीं करता है। इस तरह के प्रतिरक्षा संकेत अणु कैंसर के इलाज में उपयोगी होते हैं। जबकि प्राकृतिक आई. एल.-2 अल्फा उप-इकाई के साथ बातचीत के कारण विषाक्तता से पीड़ित है, डिज़ाइन किया गया प्रोटीन बहुत सुरक्षित है, कम से कम पशु मॉडल में। Rosetta@home ने "फॉरवर्ड फोल्डिंग प्रयोगों" में योगदान दिया जिससे डिजाइनों को मान्य करने में मदद मिली। न्यू यॉर्कर में सितंबर 2020 के एक फीचर में, डेविड बेकर ने कहा कि नियोलेयुकिन-2/15 "इस साल के अंत में" मानव नैदानिक परीक्षण शुरू करेगा। निओल्यूकिन-2/15 को बेकर लैब की एक स्पिन-ऑफ कंपनी निओल्यूकिन द्वारा विकसित किया जा रहा है। दिसंबर 2020 में, नियोलेयुकिन ने घोषणा की कि वह एन. एल.-201 का चरण 1 नैदानिक परीक्षण शुरू करने के लिए खाद्य और औषधि प्रशासन के साथ एक अन्वेषक नई दवा आवेदन प्रस्तुत करेगा, जो नियोलेयुकिन-2/15 का एक और विकास है। इसी तरह का एक आवेदन ऑस्ट्रेलिया में प्रस्तुत किया गया था और नियोलेकिन को चरण 1 नैदानिक परीक्षण में 120 प्रतिभागियों को नामांकित करने की उम्मीद है। चरण 1 मानव नैदानिक परीक्षण 5 मई, 2021 को शुरू हुआ। रोसेटा सॉफ्टवेयर रोसेटा वह सॉफ्टवेयर है जो Rosetta@home में संरचना भविष्यवाणी करने के लिए जिम्मेदार है। बी. ओ. आई. एन. सी. क्लस्टर के अलावा, रोसेटा एक स्थानीय कंप्यूटर पर या एक स्थानीय सुपर कंप्यूटर पर चल सकता है। अन्य जैव-सूचनात्मक कार्यक्रमों के समान, ऑनलाइन सार्वजनिक सर्वर हैं जो वेब इंटरफेस से रोसेटा को चलाने की पेशकश करते हैं। सॉफ्टवेयर शैक्षणिक समुदाय के लिए स्वतंत्र रूप से लाइसेंस प्राप्त है और शुल्क के लिए दवा कंपनियों के लिए उपलब्ध है। मूल रूप से 1998 में वाशिंगटन विश्वविद्यालय में बेकर प्रयोगशाला द्वारा संरचना की भविष्यवाणी के लिए एक प्रारंभिक दृष्टिकोण के रूप में पेश किया गया, रोसेटा तब से कई विकास धाराओं और विशिष्ट सेवाओं में विभाजित हो गया है, जो मैक्रोमोलेक्युलर डॉकिंग और प्रोटीन डिजाइन जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है। रोसेटा के प्रारंभिक विकास में शामिल कई स्नातक छात्र और अन्य शोधकर्ता तब से अन्य विश्वविद्यालयों और अनुसंधान संस्थानों में चले गए हैं, और बाद में रोसेटा परियोजना के विभिन्न हिस्सों को बढ़ाया है। रोसेटा प्लेटफ़ॉर्म का नाम रोसेटा स्टोन से लिया गया है, क्योंकि यह प्रोटीन के एमिनो एसिड अनुक्रमों के संरचनात्मक "अर्थ" को समझने का प्रयास करता है। रोसेटा कोड का विकास रोसेटा कॉमन्स द्वारा किया जाता है। रोसेटा सीएएसपी और सीएपीआरआई में भाग लेती है। रोसेटा को सी + + में फिर से लिखा गया था ताकि इसके मूल संस्करण की तुलना में आसान विकास की अनुमति दी जा सके, जिसे फोरट्रान में लिखा गया था। यह नया संस्करण वस्तु-उन्मुख है, और इसे 8 फरवरी, 2008 को जारी किया गया था। रोसेटा डिजाइन, रोसेटा पर आधारित प्रोटीन डिजाइन के लिए एक कंप्यूटिंग दृष्टिकोण, 2000 में प्रोटीन जी के तह मार्ग को फिर से डिजाइन करने के एक अध्ययन के साथ शुरू हुआ। 2002 में रोसेटा डिजाइन का उपयोग टॉप 7, एक 93-एमिनो एसिड लंबे α/β प्रोटीन को डिजाइन करने के लिए किया गया था, जिसमें समग्र रूप से एक गुना था जिसे प्रकृति में पहले कभी दर्ज नहीं किया गया था। इस नई संरचना की भविष्यवाणी रोसेटा द्वारा एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी द्वारा निर्धारित संरचना के 1.2 आरएमएसडी के भीतर की गई थी, जो एक असामान्य रूप से सटीक संरचना भविष्यवाणी का प्रतिनिधित्व करती है। रोसेटा और रोसेटा डिजाइन ने इतनी लंबाई के एक नए प्रोटीन की संरचना को डिजाइन और सटीक रूप से भविष्यवाणी करने वाले पहले व्यक्ति के रूप में व्यापक मान्यता अर्जित की, जैसा कि 2002 के पेपर से परिलक्षित होता है जिसमें विज्ञान पत्रिका में दो सकारात्मक अक्षरों को प्रेरित करने वाले दोहरे दृष्टिकोण का वर्णन किया गया था, और 240 से अधिक अन्य वैज्ञानिक लेखों द्वारा उद्धृत किया गया था। उस शोध के दृश्य उत्पाद, टॉप 7, को अक्टूबर 2006 में आर. सी. एस. बी. पी. डी. बी. के 'महीने के अणु' के रूप में चित्रित किया गया था; इसके अनुमानित और एक्स-रे क्रिस्टल संरचनाओं के संबंधित कोर (अवशेष 60-79) का एक सुपरपोजिशन Rosetta@home लोगो में चित्रित किया गया है। डेविड बेकर की प्रयोगशाला में एक पूर्व पोस्टडॉक्टरल सहयोगी और अब उत्तरी कैरोलिना विश्वविद्यालय, चैपल हिल में एक सहयोगी प्रोफेसर ब्रायन कुह्लमैन एक ऑनलाइन सेवा के रूप में रोज़ेटा डिज़ाइन प्रदान करते हैं। रोसेटाडॉक रोसेटाडॉक को 2002 में पहले सीएपीआरआई प्रयोग के दौरान प्रोटीन-प्रोटीन डॉकिंग भविष्यवाणी के लिए बेकर प्रयोगशाला के एल्गोरिदम के रूप में रोसेटा सॉफ्टवेयर सूट में जोड़ा गया था। उस प्रयोग में, रोसेटाडॉक ने स्ट्रेप्टोकोकल पायोजेनिक एक्सोटॉक्सिन ए और एक टी सेल-रिसेप्टर β-चेन के बीच डॉकिंग के लिए एक उच्च-सटीकता भविष्यवाणी की, और पोर्सिन α-एमाइलेज और एक कैमेलिड एंटीबॉडी के बीच एक परिसर के लिए एक मध्यम सटीकता भविष्यवाणी की। जबकि रोसेटाडॉक विधि ने सात में से केवल दो स्वीकार्य रूप से सटीक भविष्यवाणियों को संभव बनाया, यह पहले सीएपीआरआई मूल्यांकन में उन्नीस भविष्यवाणी विधियों में से सातवें स्थान पर रखने के लिए पर्याप्त था। रोसेटाडॉक का विकास बाद के सीएपीआरआई दौर के लिए दो शाखाओं में विभाजित हो गया क्योंकि जेफरी ग्रे, जिन्होंने वाशिंगटन विश्वविद्यालय में रहते हुए रोसेटाडॉक के लिए आधार तैयार किया, ने जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय में अपनी नई स्थिति में विधि पर काम करना जारी रखा। बेकर प्रयोगशाला के सदस्यों ने ग्रे की अनुपस्थिति में रोसेटाडॉक को और विकसित किया। साइड-चेन मॉडलिंग, छल चयन और अन्य क्षेत्रों में दोनों संस्करणों में थोड़ा अंतर था। इन अंतरों के बावजूद, बेकर और ग्रे दोनों विधियों ने दूसरे सीएपीआरआई मूल्यांकन में अच्छा प्रदर्शन किया, 30 भविष्यवक्ता समूहों में से क्रमशः पांचवें और सातवें स्थान पर रहे। जेफरी ग्रे का रोसेटाडॉक सर्वर गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए एक मुफ्त डॉकिंग भविष्यवाणी सेवा के रूप में उपलब्ध है। अक्टूबर 2006 में, रोसेटाडॉक को Rosetta@home में एकीकृत किया गया था। विधि में केवल प्रोटीन रीढ़ का उपयोग करते हुए एक तेज, कच्चे डॉकिंग मॉडल चरण का उपयोग किया गया। इसके बाद एक धीमा पूर्ण-परमाणु परिष्करण चरण आया जिसमें एक दूसरे के सापेक्ष दो परस्पर क्रिया करने वाले प्रोटीनों का अभिविन्यास और प्रोटीन-प्रोटीन इंटरफेस पर साइड-चेन इंटरैक्शन को एक साथ सबसे कम ऊर्जा संरचना का पता लगाने के लिए अनुकूलित किया गया था। बैकबोन फ्लेक्सिबिलिटी और लूप मॉडलिंग के लिए संशोधित फोल्ड-ट्री प्रतिनिधित्व के साथ संयुक्त रूप से Rosetta@home नेटवर्क द्वारा वहन की गई अत्यधिक बढ़ी हुई कंप्यूटिंग शक्ति ने तीसरे CAPRI मूल्यांकन में रोसेटाडॉक को 63 भविष्यवाणी समूहों में से छठा स्थान दिया। रोबेटा द रोबेटा (रोसेटा बीटा) सर्वर एक स्वचालित प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी सेवा है जो बेकर प्रयोगशाला द्वारा गैर-वाणिज्यिक एब इनिशियो और तुलनात्मक मॉडलिंग के लिए प्रदान की जाती है। इसने 2002 में सी. ए. एस. पी. 5 के बाद से द्विवार्षिक सी. ए. एस. पी. प्रयोगों में एक स्वचालित भविष्यवाणी सर्वर के रूप में भाग लिया है, जो स्वचालित सर्वर भविष्यवाणी श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन कर रहा है। रोबेटा ने तब से सीएएसपी6 और 7 में प्रतिस्पर्धा की है, जहां इसने स्वचालित सर्वर और मानव भविष्यवक्ता समूहों दोनों के बीच औसत से बेहतर प्रदर्शन किया है। यह CAMEO3D निरंतर मूल्यांकन में भी भाग लेता है। रोबेटा टास्क बेकर लैब सर्वर, जेनेलिया रिसर्च कैम्पस मशीन और Rosetta@home प्रतिभागी कंप्यूटरों पर चलते हैं। सी. ए. एस. पी. 6 के रूप में प्रोटीन संरचना के प्रतिरूपण में, रोबेटा पहले ब्लास्ट, पी. एस. आई.-ब्लास्ट और 3डी-जूरी का उपयोग करके संरचनात्मक समरूपों की खोज करता है, फिर पी. एफ. ए. एम. डेटाबेस में संरचनात्मक परिवारों के साथ अनुक्रम का मिलान करके लक्ष्य अनुक्रम को अपने व्यक्तिगत डोमेन में, या स्वतंत्र रूप से प्रोटीन की तह इकाइयों में पार्स करता है। संरचनात्मक होमोलॉग वाले डोमेन तब एक "टेम्पलेट-आधारित मॉडल" (यानी, होमोलॉजी मॉडलिंग) प्रोटोकॉल का पालन करते हैं। यहाँ, बेकर प्रयोगशाला का आंतरिक संरेखण कार्यक्रम, के * सिंक, अनुक्रम समरूपता के एक समूह का उत्पादन करता है, और इनमें से प्रत्येक को रोसेटा डी नोवो विधि द्वारा एक डिकॉय (संभावित संरचना) का उत्पादन करने के लिए मॉडल किया जाता है। अंतिम संरचना भविष्यवाणी का चयन कम-रिज़ॉल्यूशन वाले रोसेटा ऊर्जा फलन द्वारा निर्धारित सबसे कम ऊर्जा मॉडल को लेकर किया जाता है। जिन क्षेत्रों में कोई ढांचागत समरूप नहीं पाया गया है, उनके लिए एक डी नोवो प्रोटोकॉल का पालन किया जाता है जिसमें उत्पन्न डिकॉय के एक समूह से सबसे कम ऊर्जा मॉडल को अंतिम भविष्यवाणी के रूप में चुना जाता है। इन डोमेन भविष्यवाणियों को फिर प्रोटीन के भीतर अंतर-डोमेन, तृतीयक-स्तर की अंतःक्रियाओं की जांच करने के लिए एक साथ जोड़ा जाता है। अंत में, मोंटे कार्लो संरचनात्मक खोज के लिए एक प्रोटोकॉल का उपयोग करके साइड-चेन योगदान को मॉडल किया जाता है। CASP8 में, रोबेटा को रोसेटा की उच्च रिज़ॉल्यूशन ऑल-एटम रिफाइनमेंट विधि का उपयोग करने के लिए संवर्धित किया गया था, जिसकी अनुपस्थिति को रोबेटा के CASP7 में Rosetta@home नेटवर्क की तुलना में कम सटीक होने का मुख्य कारण बताया गया था। सी. ए. एस. पी. 11 में, जी. आर. ई. एम. एल. आई. एन. नामक संबंधित प्रोटीनों में अवशेषों के सह-विकास द्वारा प्रोटीन संपर्क मानचित्र की भविष्यवाणी करने का एक तरीका जोड़ा गया था, जिससे अधिक डी नोवो फोल्ड सफलताएँ मिल सकती हैं। अन्य रोसेटा सर्वर रोसेटा कई अन्य सार्वजनिक सर्वरों से एक ऑनलाइन सेवा के रूप में उपलब्ध है। आरओएसआईई आरएनए संरचना भविष्यवाणी और डिजाइन से लेकर लिगैंड डॉकिंग और एंटीबॉडी मॉडलिंग तक विभिन्न प्रकार के कार्य प्रदान करता है। 9 मई, 2008 को, Rosetta@home उपयोगकर्ताओं द्वारा स्वयंसेवक कंप्यूटिंग कार्यक्रम के एक इंटरैक्टिव संस्करण का सुझाव देने के बाद, बेकर लैब ने सार्वजनिक रूप से रोज़ेटा प्लेटफॉर्म पर आधारित एक ऑनलाइन प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी खेल, फ़ोल्डिट को जारी किया। फोल्डिट के 59,000 से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ता थे। खेल उपयोगकर्ताओं को लक्ष्य प्रोटीन की रीढ़ और एमिनो एसिड साइड चेन को अधिक ऊर्जावान रूप से अनुकूल संरचनाओं में हेरफेर करने के लिए नियंत्रणों का एक सेट (उदाहरण के लिए, हिलाना, हिलाना, पुनर्निर्माण) देता है। उपयोगकर्ता व्यक्तिगत रूप से एकल कलाकार के रूप में या सामूहिक रूप से विकासकर्ता के रूप में समाधान पर काम कर सकते हैं, किसी भी श्रेणी के तहत अंक अर्जित कर सकते हैं क्योंकि वे अपनी संरचना भविष्यवाणियों में सुधार करते हैं। फोल्डिट एक अनुरूप "पेशेवर मोड" के तहत रोसेटा के लिए जीयूआई फ्रंटएंड के रूप में काम कर सकता है। RoseTTAFold RoseTTAFold, जो अल्फाफोल्ड से प्रेरित है, अवशेषों के बीच की दूरी और अभिविन्यास का अनुमान लगाने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। ये भविष्यवाणियाँ एक संरचना के उत्पादन में रोसेटा सॉफ्टवेयर का मार्गदर्शन करती हैं। रोज़ टी. टी. ए. फोल्ड एम. आई. टी. लाइसेंस के तहत खुला स्रोत है। गैर-बेकर प्रयोगशाला शाखाएं चीन में जियानी यांग प्रयोगशाला रोसेटा का एक संशोधित संस्करण प्रदान करती है जिसे टीआर-रोसेटाएक्स2 (परिवर्तन-प्रतिबंधित रोसेटा) कहा जाता है। यह सामान्य रोज़ेटा फोल्डिंग एल्गोरिदम का मार्गदर्शन करने के लिए रोज़ टी. टी. ए. फोल्ड से अलग एक गहन शिक्षण-आधारित संपर्क भविष्यवाणी विधि का उपयोग करता है। ट्ररोसेटा रोज़ टी. टी. ए. फोल्ड से पहले का है। समान स्वयंसेवी कम्प्यूटिंग परियोजनाओं से तुलना कई स्वयंसेवी संगणित परियोजनाएं हैं जिनके अध्ययन क्षेत्र Rosetta@home के समान हैं, लेकिन उनके शोध दृष्टिकोण में भिन्नता हैः Folding@home प्रोटीन अनुसंधान में शामिल सभी प्रमुख स्वयंसेवक कंप्यूटिंग परियोजनाओं में से, Folding@home एकमात्र ऐसी है जो BOINC प्लेटफॉर्म का उपयोग नहीं कर रही है। Rosetta@home और Folding@home दोनों अल्जाइमर रोग जैसे प्रोटीन को गलत तरीके से मोड़ने वाले रोगों का अध्ययन करते हैं, लेकिन Folding@home विशेष रूप से बहुत कुछ करता है। Folding@home लगभग विशेष रूप से सभी परमाणु आणविक गतिकी मॉडल का उपयोग यह समझने के लिए करता है कि प्रोटीन कैसे और क्यों मुड़ते हैं (या संभावित रूप से गलत तरीके से मोड़ते हैं, और बाद में रोग पैदा करने के लिए एकत्रित होते हैं)। दूसरे शब्दों में, Folding@home की ताकत प्रोटीन फोल्डिंग की प्रक्रिया को मॉडलिंग कर रही है, जबकि Rosetta@home की ताकत प्रोटीन डिजाइन की गणना और प्रोटीन संरचना और डॉकिंग की भविष्यवाणी कर रही है। कुछ Rosetta@home के परिणामों का उपयोग कुछ Folding@home परियोजनाओं के आधार के रूप में किया जाता है। रोसेटा सबसे अधिक संभावित संरचना प्रदान करता है, लेकिन यह निश्चित नहीं है कि क्या यह वह रूप है जो अणु लेता है या क्या यह व्यवहार्य है या नहीं। Folding@home का उपयोग तब Rosetta@home के परिणामों को सत्यापित करने के लिए किया जा सकता है, और अतिरिक्त परमाणु-स्तर की जानकारी प्रदान कर सकता है, और विवरण दे सकता है कि अणु कैसे आकार बदलता है। दोनों परियोजनाएं अपनी कम्प्यूटिंग शक्ति और मेजबान विविधता में भी महत्वपूर्ण रूप से भिन्न हैं। केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों (सीपीयू), ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों (जीपीयू) और (पूर्व में) पीएस3 के एक मेजबान आधार से औसतन लगभग 6,650 टेराफ्लोप्स, Folding@home में Rosetta@home की तुलना में लगभग 108 गुना अधिक कंप्यूटिंग शक्ति है। वर्ल्ड कम्युनिटी ग्रिड, वर्ल्ड कम्युनिटी ग्रिड की एक उप-परियोजना, ह्यूमन प्रोटिओम फोल्डिंग प्रोजेक्ट (एच. पी. एफ.) के चरण I और चरण II दोनों ने विभिन्न जीनोम की संरचनात्मक और कार्यात्मक एनोटेशन बनाने के लिए रोसेटा कार्यक्रम का उपयोग किया है। हालाँकि अब वे इसका उपयोग जीवविज्ञानियों के लिए डेटाबेस बनाने के लिए करते हैं, लेकिन ह्यूमन प्रोटिओम फोल्डिंग प्रोजेक्ट के प्रमुख वैज्ञानिक रिचर्ड बोन्यू अपनी पीएचडी प्राप्त करते समय डेविड बेकर की प्रयोगशाला में रोसेटा के मूल विकास में सक्रिय थे। एच. पी. एफ. 1, एच. पी. एफ. 2 और Rosetta@home के बीच संबंधों के बारे में अधिक जानकारी रिचर्ड बोन्यू की वेबसाइट पर पाई जा सकती है। Predictor@home जैसे Rosetta@home, Predictor@home प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी में विशेषज्ञता। जबकि Rosetta@home अपनी संरचना की भविष्यवाणी के लिए रोसेटा कार्यक्रम का उपयोग करता है, Predictor@home ने dTASSER पद्धति का उपयोग किया। 2009 में, Predictor@home बंद हो गया। बी. ओ. आई. एन. सी. पर प्रोटीन से संबंधित अन्य स्वयंसेवक कंप्यूटिंग परियोजनाओं में QMC@home, Docking@home, POEM@home, एस. आई. एम. ए. पी. और टी. ए. एन. पी. ए. के. यू. शामिल हैं। RALPH@home, Rosetta@home अल्फा परियोजना जो Rosetta@home पर जाने से पहले नए अनुप्रयोग संस्करणों, कार्य इकाइयों और अद्यतनों का परीक्षण करती है, BOINC पर भी चलती है। स्वयंसेवी योगदान Rosetta@home अलग-अलग परियोजना सदस्यों द्वारा इसके शोध के लिए दान की गई गणना शक्ति पर निर्भर करता है। 150 देशों के लगभग 53,000 उपयोगकर्ता Rosetta@home के सक्रिय सदस्य थे, जो एक साथ लगभग 54,800 कंप्यूटरों से निष्क्रिय प्रोसेसर समय का योगदान करते थे, जिसका संयुक्त औसत प्रदर्शन 1.77 पेटाफ्लोप्स से अधिक था। उपयोगकर्ताओं को उनके योगदान के एक उपाय के रूप में बी. ओ. आई. एन. सी. क्रेडिट दिए जाते हैं। प्रत्येक वर्कयूनिट के लिए दिया गया क्रेडिट उस वर्कयूनिट के लिए उत्पादित डिकॉय की संख्या है जिसे उस वर्कयूनिट के लिए सभी कंप्यूटर होस्ट द्वारा प्रस्तुत डिकॉय के लिए औसत दावा किए गए क्रेडिट से गुणा किया जाता है। इस कस्टम प्रणाली को मानक बी. ओ. आई. एन. सी. क्लाइंट और एक अनुकूलित बी. ओ. आई. एन. सी. क्लाइंट वाले उपयोगकर्ताओं को दिए गए क्रेडिट और विंडोज और लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम पर Rosetta@home चलाने वाले उपयोगकर्ताओं के बीच क्रेडिट अंतर के बीच महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। अधिकांश अन्य बी. ओ. आई. एन. सी. परियोजनाओं की तुलना में सी. पी. यू. कार्य के प्रति सेकंड दी जाने वाली ऋण राशि Rosetta@home के लिए कम है। कुल ऋण के मामले में बी. ओ. आई. एन. सी. की 40 से अधिक परियोजनाओं में से आई. डी. 1 तेरहवीं है। Rosetta@home उपयोगकर्ता जो CASP प्रयोग के लिए प्रस्तुत प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करते हैं, उन्हें उनके परिणामों के बारे में वैज्ञानिक प्रकाशनों में स्वीकार किया जाता है। जो उपयोगकर्ता किसी दिए गए वर्कयूनिट के लिए सबसे कम ऊर्जा संरचना की भविष्यवाणी करते हैं, उन्हें Rosetta@home होमपेज पर प्रेडिक्टर ऑफ द डे के रूप में दिखाया जाता है, साथ ही किसी भी टीम के साथ जिसमें वे सदस्य हैं। Rosetta@home प्रोफ़ाइल बनाने वाले उपयोगकर्ताओं में से, होमपेज पर आने के लिए हर दिन यादृच्छिक रूप से दिन का एक उपयोगकर्ता चुना जाता है। संदर्भ बाहरी लिंक बेकर लैब बेकर लैब वेबसाइट डेविड बेकर की Rosetta@home पत्रिका BOINC में प्लेटफॉर्म अवलोकन, और BOINC को स्थापित करने और Rosetta@home BOINCstats-Rosetta@home के साथ संलग्न करने के लिए एक गाइड शामिल है विस्तृत योगदान आँकड़े RALPH@home यूट्यूब पर Rosetta@home अल्फा परीक्षण परियोजना Rosetta@home वीडियो के लिए डेविड बेकर और प्रयोगशाला के सदस्यों द्वारा दिए गए Rosetta@home का अवलोकन रोसेटा प्लेटफॉर्म द रोसेटा कैनन, रोसेटा कुह्लमैन वेबपेज के विकास में ऐतिहासिक पत्रों की एक सूची, रोसेटा डिज़ाइन ऑनलाइन रोसेटा सेवाओं की रोसेटा कॉमन्स सूची उपलब्ध सर्वर रोबेटा प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी सर्वर आरओएसआईई डॉक बहु-कार्यात्मक सर्वर-सेट रोज़ेटा-डिज़ाइन प्रोटीन डिज़ाइन सर्वर रोज़ेटा-बैक्रब लचीली रीढ़/प्रोटीन डिज़ाइन सर्वर समाज में विज्ञान मुक्त विज्ञान सॉफ्टवेयर स्वयंसेवक कंप्यूटिंग परियोजनाएं जैव सूचना विज्ञान सॉफ्टवेयर प्रोटीन संरचना आणविक मॉडलिंग स्वामित्व क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म सॉफ्टवेयर