Per ulteriori informazioni visitate il thread ufficiale presente nel nostro forum.
Lo scopo di DNA@Home è quello di scoprire come funzioni la regolazione dei geni nel DNA. Avete mai notato che le cellule della pelle sono differenti da quelle dei muscoli che sono, a loro volta, differenti da quelle delle ossa, anche se tutte le cellule hanno gli stessi geni del vostro genoma? Questo è causato dal fatto che non tutti i geni sono “accesi” nello stesso tempo. In base al tipo di cellula e a cosa quella cellula sta cercando di fare in un determinato momento, solo un sottoinsieme di geni sono usati e il rimanente viene “spento”. DNA@Home usa algoritmi statistici per comprendere queste differenti regolazioni, utilizzando i computers di voi volontari.
Dna@Home è uno sforzo congiunto tra “Computer Science Department and the Basic Sciences Department of the University of North Dakota ed è stato sviluppato con il supporto del Rensselaer Polytechnic Institute.
Il mezzo principale attraverso cui i geni sono regolati è durante lo stato di “trascrizione” dove una molecola chiamata polimerasi legge lungo il DNA dall’inizio del gene alla sua fine creando un RNA messaggero. Altre molecole, chiamate fattori di trascrizione, si legano al DNA vicino all’inizio del gene e possono aiutare reclutare la polimerasi o possono inibirla. È la presenza, o l’assenza, del legame di questi fattori di trascrizione che determina se un gene è “acceso” o “spento” ma, per la maggior parte, gli scienziati non sanno quali di questi fattori sono responsabili della regolazioni di questi geni.
I fattori di trascrizione hanno “dita” che preferiscono brevi, linerari modelli nelle “lettere” nucleotidi della sequenza del DNA, ma in molti casi non conosciamo questi modelli. Il nostro software cerca le brevi sequenze di nucleotidi che sembrano, più o meno, le stesse nelle corrispondenti posizioni dei genomi di specie affini. Dal momento che le sequenze del DNA sono enormi, andando da milioni a miliardi di nucleotidi e queste sequenze sono brevi e solo approssimativamente conservate da un sito all’altro, questo è un problema “ago-nel-pagliaio” e richiede molta potenza di calcolo. Speriamo che i vostri computer ci possano aiutare.
SNAI1 e la transizione Epiteliale-Mesenchimale (parte 1):
DNA@Home sta attualmente investigando i fattori di transizione SNAI1 e SNAI2, che hanno mostrato di giocare un ruolo importante sia nello sviluppo del corpo umano che nelle malattie. Queste due proteine sono molto simili, con la regione repressiva nella prima parte delle proteine con una similarità dell’89%, mentre le parti finali (le regioni che si legano al DNA) sono identiche all’84%, con la maggior parte delle differenze concentrate nel mezzo delle proteine. Capire come queste proteine riconoscono a quale sequenza del DNA legarsi è cruciale per lo sviluppo di target terapeutici per malattie come il cancro.
SNAI1 e la transizione Epiteliale-Mesenchimale (parte 2):
L’espressione genica di SNAI1 e SNAI2 causano la perdita di adesione cellulare delle proteine, rendendole meno “appiccicose” e più “mobili”, provocando metastasi. Le cellule, di solito, sono in uno stato “epiteliale”, il che significa che le cellule sono attaccate insieme. Tuttavia, dopo che SNAI1 si è espressa, si può vedere un modello ben definito di E-Caderina, che mostra un ciottolato o un filo di pollo (rosso). Dopo l’induzione della SNAI1, l’espressione della E-Caderina è persa, così le cellule perdono la loro viscosità e iniziano a muoversi. Il nucleo di ogni cellula è macchiato di blu.
Il problema della somma di sottoinsiemi è descritto come segue: dato un insieme di numeri interi positivi S e la somma obbiettivo T, esiste un sottoinsieme di S la cui somma è T? Si tratta di uno dei più conosciuti e complicati problemi in campo informatico. In realtà è un problema molto semplice, e il codice per risolverlo non è molto complicato. La complicazione sta nel tempo di esecuzione; tutti gli algoritmi esatti noti hanno tempo di esecuzione che è proporzionale ad una funzione esponenziale del numero di elementi nella serie (nel caso peggiore del problema).
Nel corso degli anni, numerosi problemi combinatori hanno dimostrato di essere nella stessa classe della somma di sottoinsiemi (chiamati problemi NP-completi). Ma, a seconda di come si misura la dimensione del problema, ci sono prove che la somma di sottoinsiemi sia in realtà un problema più facile della maggior parte degli altri della sua categoria. L'obiettivo di questo progetto è quello di rafforzare l'evidenza che la somma di sottoinsiemi sia il problema più semplice di quelli difficili.
Si suppone di avere un insieme di n numeri interi positivi, chiamato S, il cui valore singolo massimo è m. Si definirà il rapporto n/m come densità dell'insieme S e la somma di tutti gli elementi dell'insieme come ∑S. Se si guarda la lista delle somme prodotte da sottoinsiemi di S, si nota che molti risultati sono vicini al valore generale sum(S) se S è abbastanza denso. In realtà, sembra che vi sia una soglia di densità oltre la quale non ci sono somme al di fuori dell'intervallo tra m e la metà di S. Gli esperimenti preliminari del team di questo progetto hanno portato alla seguente ipotesi: un insieme di numeri interi positivi con massimo m e dimensione n > floor(m/2)+1 ha un sottoinsieme la cui somma è T per ogni T nell'intervallo m < T < ∑S − m.
Ecco, quindi, dove il volontario può intervenire: finora non si è stati in grado di dimostrare l'ipotesi di cui sopra. Se si vuole essere veramente utili è sufficiente inviare al team una prova (o mostrare dove trovarne una nella letteratura scientifica) che dimostri l'ipotesi e il progetto sarà terminato; altrimenti se volete divertirvi di più si può volontariamente donare la propria potenza elaborativa per estendere l'evidenza empirica dell'ipotesi. Questo aiuterà anche a capire meglio il modo di applicare il calcolo distribuito per problemi combinatori.
Wildlife@Home è il risultato dello sforzo congiunto tra i dipartimenti di Scienze Informatiche e di Biologia dell'università del Nord Dakota. Il progetto si proprone di analizzare i video registrati dall'osservazione della fauna selvatica. Attualmente il progetto vertirà sulle riprese del gallo cedrone, Tympanuchus phasianellus, durante i rituali di accoppiamento ed esaminando le sue abitudini di nidificazione e di vita. L'obbiettivo del progetto è di vagliare, grazie ai computer dei volontari, la grande quantità di video riguardanti questo avvenimento, permettendo ai volontari di osservare questi video ed aiutare il progetto ad analizzare il comportamento del gallo cedrone.
Le telecamere sono posizionate vicino ai nidi di questi animali nella parte occidentale del Nord Dakota, sia in vicinanza degli impianti di estrazione del petrolio sia all'interno di terreni protetti di proprietà dello Stato. Con la nostra partecipazione possiamo aiutare a valutare l'impatto dell'uomo (dovuto, in questo caso, all'estrazione del petrolio) sulla vita del gallo cedrone e, in futuro, anche di altri animali nel Nord Dakota, oltre a regalare interessantissimi video per tutti da guardare e discutere insieme!
Recentemente abbiamo iniziato lo studio di due specie federali protette gli Sternula antillarum (pivieri tortolini) e i Charadruis melodus (corriere canoro).
e allo "Stato del server" 
.
.
o alla "Classifica utenti" 
(solo per iscritti al team).
o alla "Classifica dei team italiani" 
.