Folding@home
Folding@home | |
---|---|
Folding@home logo | |
在 PS3 游戏机运行中的图形界面, 模拟蛋白质分子的摺叠过程。 | |
开发者 | 斯坦福大学 / Pande Group |
版本历史 | 2000年10月1日 |
运算平台 | |
项目平台 | 独立平台 |
程序情况 | 查看计算程序情况 |
任务情况 | 查看计算任务情况 |
项目状态 | 运行中/开放注册 |
项目类别 | 生命科学类 |
优化程序 | 无 |
计算特点 | CPU密集: |
官方网址 | Folding@home |
通过 RSS 获取项目新闻 |
Folding@home 是一个研究蛋白质折叠、误折、聚合及由此引起的相关疾病的分布式计算工程。由斯坦福大学化学系的潘德小组(Pande Group)主持,于2000年10月1日正式启动。Folding@home 目前是世界上最大的分布式计算项目,于2007年为吉尼斯世界记录所承认。
2004年3月8日,研究基因结构的 Genome@home 计划终止,并入 Folding@home。
项目意义和研究成果
Folding@home 注于精确地模拟蛋白质折叠和错误折叠的过程,以便能更好地了解多种疾病的起因和发展,包括阿兹海默症、牛海绵状脑病(疯牛症)、多种癌症和癌症相关综合症、囊胞性纤维症。到目前为止,Folding@home 可成功模拟长达5秒时段的折叠过程,超出先前估计可模拟的时段数百万倍。
什么是蛋白质?它们是怎么折叠的呢?
蛋白质是一个生物体系的网络基础,它们是一个个纳米级计算机。在蛋白质实现它的生物功能之前,它们会把自己装配起来,或者说是折叠;虽然蛋白质折叠对所有的生物来说是最基本的和最明确的事实,但它的折叠过程对人类而言仍然是个未解之谜。此外,当蛋白质没有正确的折叠(误折)无疑会产生严重的后果,包括许多知名的疾病,比方阿兹海默症(Alzheimer's),疯牛病(Mad Cow, BSE),可传播性海绵状脑病(CJD),肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS),还有帕金森氏症(Parkinson's),多种癌症和其相关综合症(many Cancers and cancer-related syndromes)。
您可以为我们做什么?
您可以下载并运行我们的客户端程序。我们的规则是这样的,加入本项目的计算机越多,本项目计算的速度就越快。 Folding@home 是一个分布式计算的项目—从世界各地来的人下载运行我们的客户端程序,彼此组合在一起构成了世界上最大的超级计算机之一。 每一台参与的计算机都使我们的项目更接近成功一步。Folding@home把分布式运算和革新的计算方法有机的结合在一起,使我们能解决比以前碰到的困难无数倍的问题。
期待您能成为他们中的一员:中国志愿计算者名单 和 爱心捐赠者名单
Folding@home是如何工作的呢?
Folding@home是一个研究研究蛋白质折叠,误折,聚合及由此引起的相关疾病的分布式计算工程。我们使用联网式的计算方式和大量的分布式计算能力来模拟蛋白质折叠的过程,并指引我们近期对由折叠引起的疾病的一系列研究。
注意事项
- 本项目使用独立计算程序,可以在多平台下进行计算,包括PC、MAC 和 PS3
- 本项目的客户端分为3类,分别是CPU计算客户端,GPU计算客户端和PS3计算客户端
- 本项目的 GPU 计算客户端支持 AMD-ATI HD2000 及以上系列和 nVidia 所有支持 CUDA 系列的显卡
- 最新版的V7综合客户端同时支持多核CPU和AMD/ATI HD2000 及以上系列、NVIDIA 8xxx及以上系列显卡计算
- 为获得更好的计算效能请使用V7综合客户端或者V6/High Performance Clients客户端计算
- 本项目中国团队的编号为 [3213]
与类似的分布式计算项目的比较
目前有多个分布式计算项目与Folding@home具有类似的研究方向,但研究方法上存在差异。
相关链接
- Folding@home官方网站首页
- V7/综合客户端官方下载页面(同时支持CPU&GPU)
- V6/普通客户端官方下载页面
- V6/高性能(GPU, SMP/multicore)客户端官方下载页面
- Folding@home官方FAQ
- Folding@home项目新闻
- Folding@home(F@H) 简介、各类教程、绿色程序等资料大全
- V6/GPU客户端简单教程
- V6/多GPU系统计算的简易设置教程
- V6/在原生Linux64环境下进行GPU2/3运算和远程登录管理教程
- V6/Win平台下多核CPU计算简易教程
- V6/多核CPU高效计算(VT/Linux 64)简易教程
- V6/多核CPU在原生Linux 64下高效计算简易教程
- 参与本站Folding@home项目讨论