Rosetta@home 是一個基於柏克萊開放式網路計算平台（BOINC）的分散式計算專案，由華盛頓大學貝克實驗室開發和維護，用於蛋白質結構預測、蛋白質 - 蛋白質對接和新的蛋白質設計的研究。截至 2015 年 2 月 12 日，全球共有 5 萬多台電腦是這一專案的活躍志願者，平均每秒浮點運算次數達 87 萬億（87.688 teraFLOPS）。Rosetta@Home 還開發了一款電子遊戲 Foldit，目的是通過眾包途徑來實現上述研究目標。儘管這個專案很大程度上側重於進行提高蛋白質組學方法的精確性和穩固性的基礎研究，它也進行一些關於愛滋病、瘧疾、癌症、阿茲海默病以及其他疾病的病理學的應用研究。

與其他 BOINC 專案一樣，Rosetta@home 使用志願者的電腦中空閒的行程資源來執行單獨的單元計算。計算結果會被傳送到專案的中央伺服器，經驗證後存入資料庫中。這個專案是跨平台的，支援多種不同的軟體和硬體環境。使用者可通過 Rosetta@home 的螢幕保護裝置觀看正在自己電腦上進行的蛋白質結構預測的情況。

除了疾病相關研究，Rosetta@home 網路還是結構生物資訊學中新方法的一個測試框架。這些新方法經 Rosetta@home 龐大且多樣的使用者群體使用後，若執行效果穩定，將會被用於其他基於 Rosetta 的應用程式，例如 RosettaDock 和人類蛋白質組摺疊專案（HPF）。新方法測試中的兩個重要專案是蛋白質結構預測技術的關鍵測試（CASP）和互動作用預測的關鍵測試（CAPRI）。這兩項測試實驗分別用於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，並且是現有最好的蛋白質三級結構預測器之一。



計算平台

Rosetta@home 應用程式和 BOINC 均支援 Microsoft Windows、Linux、蘋果機和 Android 平台。（BOINC 還可在更多平台上執行，如 FreeBSD。）參與 Rosetta@home 的客戶端電腦需要有一個時脈速度至少達到 500 兆赫的中央處理器、400MB 空餘的硬碟空間、512MB 的實體記憶體，以及網際網路連接。截至 2021 年 5 月 1 日，Rosetta 應用程式的最新版本號是 4.20，在 Android 平台上應用程式的最新版本號是 4.20。使用者的 BOINC 客戶端與位於華盛頓大學的 Rosetta@home 伺服器端之間使用標準 HTTP（80 埠）進行通信，HTTPS（443 埠）用於密碼交換。BOINC 客戶端使用 1043 和 31416 埠進行遠端和本地控制，這兩個埠可能需要在防火牆中被設定為「解除封禁」才可被使用。包含蛋白質資料的工作單元由伺服器分配給志願者的電腦（客戶端），然後客戶端對所分配得到的任務進行蛋白質預測運算。為了避免重複的預測，每個工作單元會得到一個初始的隨機種子。這使得每個預測具有獨一無二的沿蛋白質能量圖景（energy landscape）的下降軌道。對於給定的蛋白質能量圖景，Rosetta@home 的結構預測近似為整體極小值。這個整體極小值代表該蛋白質的能量最佳構造，即它的自然態。

Rosetta@home 的圖形化使用者介面是一個螢幕保護裝置，顯示了當前工作單元進行蛋白質摺疊類比的情況。螢幕左上方為當前蛋白質鏈正在嘗試的移動（即搜尋的形狀）。緊鄰其右側是最新一個被接受的移動。再往右側分上下兩個小圖，上圖為當前最低能量形狀，下圖為實驗中得到的真實形狀（如果已知）。螢幕中部顯示的是被接受模型的自由能變化曲線。螢幕上方最右側是接受模型的均方根偏差（RMSD）曲線，體現了被接受模型與實驗中真實模型之間的相似度。在自由能變化曲線右側、RMSD 曲線下方，使用這兩項結果生成了一個能量／RMSD 圖，伴隨著模型的不斷精確。

與所有其他 BOINC 專案類似，Rosetta@home 利用客戶端空閒資源，在後台執行。執行過程可能發生在使用者登入作業系統之前或之後。當其他應用程式需要時，Rosetta@home 會釋放資源，因此不會影響使用者對電腦的正常使用。為了使電腦的功耗或者放熱降到最低，使用者可以自行指定 Rosetta@home 使用 CPU 資源的最大比例。此外，Rosetta@home 每天最多執行次數，以及更多選項也都可以通過使用者的帳戶選項來進行設定。

Rosetta@home 網路所使用的 Rosetta 軟體最早用 Fortran 編寫，後改用 C++ 重新編寫，以利於進一步的開發。新版本於 2008 年 2 月 8 日發布，實現了物件導向。Rosetta 代碼由 Rosetta Commons 開發。這個軟體對學術使用免費，對製藥公司則收取費用。



專案意義

通過一系列的基因組定序計劃，科學家能夠判定許多種在細胞內發揮作用的蛋白質的胺基酸序列或者一級結構。為了更好地了解蛋白質的功能，以及向合理化藥物設計提供輔助，科學家們需要知道蛋白質的三維三級結構。

蛋白質的三維結構目前主要通過 X 射線晶體學或核磁共振技術來進行實驗確定。這個過程十分耗時，例如可能花費數星期或者幾個月才能首次研究出如何使一種蛋白質結晶；而成本又非常高，每種蛋白質耗費約 10 萬美元。更重要的是，發現新序列的速度遠超確定結構的速度：美國國家生物技術資訊中心非冗餘蛋白質資料庫中存在的超過 740 萬個蛋白質序列中，僅有不到 5.2 萬已被確定結構並被存入蛋白質資料庫中。Rosetta@home 的一個主要目標是在顯著降低時間和金錢成本的情況下，預測蛋白質結構，並且達到與現有實驗方法同樣的精度。Rosetta@home 還開發了確定膜蛋白（如 G 蛋白偶聯受體）結構和對接的方法。膜蛋白是現代藥物設計的主要目標，但通過 X 射線晶體學、核磁共振等傳統技術卻極難獲得其結構。

蛋白質結構預測的進展通過兩年一屆的蛋白質結構預測技術的關鍵測試（CASP）實驗來進行評估。在這項實驗中，來自全球各地的研究人員嘗試從胺基酸序列中得到蛋白質結構。這項實驗有時競爭十分激烈，得分高的小組被認為是最高端蛋白質結構預測研究的事實上的標準制定者。Rosetta@home 所基於的 Rosetta 程式，自 1998 年的 CASP3 實驗上開始被使用。在 2004 年的 CASP6 上，Rosetta 創造了歷史，在它為 CASP 目標蛋白質 T0281 提供的模型中，首次生成了接近原子級精度的 _ab initio_ 蛋白質結構預測。_Ab initio_ 不使用結構同源的資訊，而必須依賴於序列同源資訊以及蛋白質內的類比物理互動，因此被認為是一類特別難以預測的蛋白質結構。Rosetta@home 自 2006 年 CASP7 上開始被使用。在 CASP7 上，它在每個類別的預測中都成為最好的預測器之一。而高品質的預測需要來自 Rosetta@home 眾多志願者提供計算資源。不斷增多的計算資源使 Rosetta@home 能夠對構象空間（一個蛋白質可以被假設具有的可能的形狀）更多的區域進行取樣，根據「黎文索爾弔詭」（Levinthal paradox），採樣數量會隨著蛋白質長度的增長而呈指數增長。

Rosetta@home 也被用於蛋白質 - 蛋白質對接預測。這項預測確定蛋白質複合體結構或者四級結構。這一類型的蛋白質互動作用影響到許多細胞功能，包括抗原 - 抗體、酶 - 抑制劑捆綁等。確定這些互動作用在藥物設計中十分關鍵。Rosetta 被用於互動作用預測的關鍵測試（CAPRI）實驗。這項實驗評估當前最前沿的蛋白質對接技術，評估模式與 CASP 類似。Rosetta 在這項實驗中得到的結果屬最精確、最完整之一，而志願者提供的計算資源被認為是 Rosetta 獲得成功的主要因素之一。

2008 年初，Rosetta 被用來推算設計一種具有在自然界中從未被觀察到功能的蛋白質。這個靈感源自 2004 年一篇引起關注的、被撤稿的論文，那篇論文中描述了一種蛋白質的推算設計，這種蛋白質與天然的蛋白質相比提高了酶活力。2008 年，大衛・貝克的研究組發表了論文，描述了這種蛋白質的製造過程。論文指出 Rosetta@home 為其提供計算資源，作為這種蛋白質設計方法的一項重要的概念論證。這一類型的蛋白質設計將來可能在藥物設計、綠色化學、生物修復等領域得到應用。



疾病相關研究

除了蛋白質結構預測、對接、設計等基礎研究，Rosetta@home 也被用在疾病相關研究。大衛・貝克的 Rosetta@home 紀錄檔上描述了許多附屬的研究專案。

阿茲海默病

Rosetta 套裝軟體當中的一個組件 RosettaDesign，被用來精確預測澱粉樣蛋白（amyloidogenic protein）的哪個區域最可能形成澱粉樣纖維。通過取得蛋白質中的六肽（6 個胺基酸長度的片斷），選擇與一個已知能夠形成纖維的六肽相匹配的最低能量結構，RosettaDesign 能夠辨識出形成纖維可能性為隨機蛋白質兩倍的肽段。在此類研究中，Rosetta@home 被用於預測 β 澱粉樣蛋白的結構。β 澱粉樣蛋白是一種能夠形成纖維的蛋白質，被認為會引起阿茲海默病。RosettaDesign 一項尚未發表的初步結果設計出了也許可以預防纖維形成的蛋白質，但它能否預防這種疾病尚不得而知。

炭疽病

Rosetta 的另一個組件 RosettaDock 與實驗方法相結合，被用於構造致死因子（lethal factor，LF）、水腫因子（edema factor，EF）和保護性抗原（protective antigen，PA）等三種蛋白質的互動作用模型。這三種蛋白質構成了炭疽病毒素。這個模型精確預測 LF 與 PA 之間的對接，幫助確定兩種蛋白質分別有哪些結構域參與到 LF-PA 複合體的構造中。這項成果最終被應用到改良的炭疽病疫苗的研製。

單純疱疹病毒 1 型

RosettaDock 還被用來構造一種抗體（免疫球蛋白 G）與能夠使抗病毒抗體退化的單純疱疹病毒 1 型（HSV-1）表面蛋白之間的對接模型。RosettaDock 預測的蛋白質複合體與極難得到的實驗模型近乎一致。研究人員總結說，這種對接方法可望解決 X 射線結晶學方法構造蛋白質 - 蛋白質介面模型所遇到的一些問題。

HIV

作為一項獲得比爾與美琳達・蓋茲基金會 1940 萬美元資助的研究專案的一部分，Rosetta@home 被用於設計人類免疫缺陷病毒（HIV）疫苗。

瘧疾

在與「全球重大衛生挑戰計劃」相關的研究中，Rosetta 還被用於運算設計新型的歸巢核酸內切酶蛋白質。這種蛋白質能夠根除甘比亞瘧蚊或者使這種瘧蚊無法傳播瘧疾。由於能夠構建及改變蛋白質 - DNA 互動作用模型，特別是歸巢核酸內切酶蛋白質等，像 Rosetta 這一類運算蛋白質設計方法成為基因治療中的一個重要角色。

COVID-19

華盛頓大學蛋白質設計研究所（IPD）就目前的進展進行了報告。該訊息證實，Rosetta @ home 一直在處理冠狀病毒的臭名昭著的棘突蛋白（spike protein），並透露它已經能夠「準確預測重要的冠狀病毒蛋白的標度結構可以在實驗室中檢測到。IPD 還強調了這項研究的一些可能的應用。他們寫道：「掌握了這些知識後，蛋白質設計研究所的研究人員現在正在努力創造新的蛋白質來中和冠狀病毒。如果成功，這些抗病毒蛋白將粘附在 SARS-CoV-2 穗蛋白上，從而防止病毒顆粒感染健康細胞。」 此外，IPD 透露，美國國立衛生研究院和華盛頓大學的研究同事正在使用 Rosetta @ home 的結果來生產候選疫苗 - 其中一些已經在小鼠身上進行了測試。



發展歷史與分支

Rosetta 最初是作為 _ab initio_ 蛋白質結構預測方法，在 1998 年由貝克實驗室開發；而到目前，這個專案已經形成多個分支，有各自不同的發展和服務方向。Rosetta 平台得名於羅塞塔石碑（被用於破譯古埃及文字），因為該平台試圖破譯蛋白質的胺基酸序列的結構「含義」。Rosetta 出現 7 年之後，Rosetta@home 專案於 2005 年 10 月 6 日發布。許多參與到 Rosetta 起步工作的研究生和研究人員已經搬遷到各個不同的大學和研究機構。這使 Rosetta 專案的不同分支也得到加強。

RosettaDesign

RosettaDesign 是基於 Rosetta 的一個蛋白質設計工具。它始於 2000 年對蛋白質 G 的摺疊路徑的一項研究。2002 年，RosettaDesign 被用來設計 TOP7。TOP7 是一種 93 個胺基酸長度的 α/β 型蛋白質，具有在自然界中尚未被發現的整體摺疊結構。這一全新的結構由 Rosetta 預測，與 X 射線晶體學確定的結構的之間的 RMSD 在 1.2 埃範圍內，是一個精度極高的結構預測。Rosetta 和 RosettaDesign 最早設計和精確預測出這一長度的新型蛋白質，受到廣泛的認可。他們 2003 年在《科學》雜誌上發表的相關論文已被 270 多篇論文參照。這項研究的顯著成果 TOP7 被選為蛋白質資料庫 2005 年 10 月的「月度分子」（Molecule of the Month）。這項預測與其 X 射線晶體學結構的疊合被包含在 Rosetta@home 的 logo 設計中。曾在貝克實驗室當博士後、現任北卡羅來納大學教堂山分校助理教授的布賴恩・庫爾曼提供了 RosettaDesign 的線上服務。

RosettaDock

RosettaDock 在 2002 年 CAPRI 實驗時作為貝克實驗室的蛋白質 - 蛋白質對接預測演算法被添加到 Rosetta 軟體套裝中。在那次實驗中，RosettaDock 對化膿性鏈球菌毒素 A 和 T 細胞受體 β 鏈的對接做出了高精度預測，對一種豬的 α 澱粉酶與相應駱駝抗體的複合體做出了中等精度預測。儘管 RosettaDock 方法只在七種可能中給出兩種可接受精度的預測，這已經足以讓它在那屆 CAPRI 實驗中名列 19 個預測方法中的第 7 位。

RosettaDock 的基礎工作主要是由傑弗里・格雷在華盛頓大學期間完成的。後來他搬到約翰・霍普金斯大學接受另一個工作職位。因此，RosettaDock 在這之後的開發出現了兩個分支。這兩個分支在側鏈建模、誘捕選擇等方面存在細微差異。儘管存在這些差異，貝克和格雷的方法均在第二次 CAPRI 實驗中表現出色，在 30 個小組中分列第 5 位和第 7 位。

2006 年 10 月，RosettaDock 被整合到 Rosetta@home 中。這一方法首先僅用蛋白質骨架進行快速、粗略的對接建模，然後進行緩慢的全原子最佳化。在後一階段中，兩個互相作用的蛋白質之間的相對位置以及蛋白質 - 蛋白質介面的側鏈互動作用同時被最佳化，從而得到最低能量構造。Rosetta@home 網路提供的巨大的運算能力，以及骨架靈活性和連接環建模經修訂的摺疊樹表述，使 RosettaDock 在第三次 CAPRI 實驗中名列 63 個預測組中的第 6 位。

Robetta

Robetta 是一個自動化的蛋白質結構預測服務，由貝克實驗室提供，用於非商業性質的 _ab initio_ 和比較建模。它自 2002 年起參加 CASP 實驗，在當屆 CASP5 的自動化伺服器預測類別中名列前茅。此後，Robetta 又參加了 CASP6 和 CASP7，成績比自動化伺服器和人工預測組的平均水平都高。

到 CASP6 時為止，Robetta 構建蛋白質結構模型時採用的方法是，首先用 BLAST、PSI-BLAST 和 3D-Jury 搜尋結構同源體，然後通過序列與 Pfam 資料庫中的結構族的匹配，將目標序列解析為單獨的結構域或者獨立的摺疊單元。下一步，具有結構同源體的結構域則要遵循一個基於模板的模型（即同源建模）協定。在此處，貝克實驗室內部的一個程式 K\*sync 會生成一組序列同源體，其中的每一項由 Rosetta 的 _de novo_ 方法建模，產生誘捕（可能的結構）。然後，由低解析度 Rosetta 能量函式確定的最低能量模型被選為最終的結構預測方案。對於未檢測到結構同源體的結構域，將根據 _de novo_ 協定，選定生成的誘捕中具有最低能量的模型作為最終的結構預測方案。這些結構域預測方案將被連接在一起，用來研究蛋白質內跨結構域、三級結構級別的互動作用。最後，根據一個蒙特・卡羅構造搜尋協定來構建側鏈貢獻。

在 CASP8 中，由於 Rosetta 高解析度全原子最佳化方法的引入，Robetta 的效能得到提高。而缺少這一方法被認為是 Robetta 在 CASP7 中精度低於 Rosetta@home 的主要原因。

Foldit

2008 年 5 月 9 日，貝克實驗室接受 Rosetta@home 使用者關於互動式版本的建議，發布了電子遊戲 Foldit。這是一個基於 Rosetta 平台的線上蛋白質結構預測遊戲。截至 2009 年 1 月 9 日，Foldit 的註冊使用者已經接近 7.9 萬名。這個遊戲賦予使用者一系列的控制功能（如「搖動」、「擺動」、「重建」等），來操縱目標蛋白質的骨架和胺基酸側鏈，以獲得最佳能量構造。使用者能夠以單獨或者集體的形式來進行遊戲，通過改進結構預測方案來獲得積分。使用者還可以通過「決鬥」功能來與其他使用者進行競賽，在 20 個動作內得到最低能量結構的使用者獲勝。

Foldit 新增了全新關卡，為了阻止冠狀病毒感染人體細胞，正在尋找阻斷兩者的蛋白質結構。雖然對一般玩家來說要徹底理解可能稍嫌複雜，但遊戲的開發是為了「讓任何人都能參與」，Foldit 會提供一系列教學關卡，透過輔助工具解謎並獲得分數，研究人員會參考有潛力的方案並進行實驗。



與類似的分散式計算專案的比較

目前有多個分散式計算專案與 Rosetta@home 具有類似的研究方向，但研究方法上存在差異。

Folding@home

史丹福大學開發的 Folding@home 是與蛋白質研究相關的主要分散式計算專案中唯一不使用 BOINC 平台的。Rosetta@home 與 Folding@home 都研究蛋白質錯誤摺疊疾病（如阿茲海默病），但 Rosetta@home 還進行其他研究，而 Folding@home 則主要集中於這類研究。Folding@home 並不採用基於結構或者基於設計的方法來預測澱粉體行為，而是採用分子動力學方法來構建蛋白質摺疊活動（以及可能的錯誤摺疊和聚合）的模型。換言之，Folding@home 的優勢在於類比蛋白質摺疊活動，而 Rosetta@home 的優勢則在於蛋白質運算設計以及蛋白質結構和對接的預測。這兩個專案在計算資源和主機分布上也存在顯著差異。Rosetta@home 的主機群體基於 PC，平均執行速度為 78 萬億 FLOPS；而 Folding@home 的主機群體包括了 PlayStation 3 和圖形處理器，平均執行速度達 4769 萬億 FLOPS，大約是 Rosetta@home 的 61 倍。

世界公共網格

世界公共網格的子專案人類蛋白質組摺疊專案 (HPF) 1 期和 2 期均使用 Rosetta 程式來為不同的基因組添加結構和功能註解。人類蛋白質組摺疊專案的首席科學家里夏爾・博諾在華盛頓大學貝克實驗室攻讀博士學位期間積極參與了 Rosetta 的早期開發，但他現在主要使用 Rosetta 來為生物學家建立資料庫。他的個人網站上設定了關於 HPF1、HPF2 的資訊布告板。

Predictor@home

與 Rosetta@home 相似，蛋白質結構預測也是 Predictor@home 的研究重點。Predictor@home 還計劃在其分散式計算平台上開發蛋白質設計與對接的新研究領域（採用分子動力學的 CHARMM 軟體套件）。這將使它與 Rosetta@home 更加相似。進行結構預測時，Rosetta@home 使用的是 Rosetta 程式，而 Predictor@home 則使用 dTASSER 方法。

其他

BOINC 平台上其他的蛋白質相關分散式計算專案包括 QMC@Home、Docking@Home、POEM@home、SIMAP 和 TANPAKU。RALPH@home 是 Rosetta@home 的 alpha 版本，用來進行新應用程式、工作單元以及更新被添加到 Rosetta@home 之前的測試工作。RALPH@home 也在 BOINC 平台上執行。



志願者的貢獻

Rosetta@home 的研究依賴於大量志願者提供的計算資源。截至 2014 年 4 月 18 日，Rosetta@home 的活躍使用者超過 2.69 萬人，分布在 150 個國家，總共提供了 66000 台電腦的空閒資源，使 Rosetta@home 的平均執行速度達到 83 萬億 FLOPS。

使用者的貢獻通過 BOINC 積分來度量。一個使用者從某一工作單元得到的積分是他在這個工作單元上產生的「誘餌」數量與所有使用者在該工作單元獲得的積分均值的乘積。Rosetta@home 對 CPU 每秒工作所給的積分低於絕大多數其他 BOINC 專案。儘管如此，Rosetta@home 仍在所有 BOINC 專案中名列總積分值第 9 位。

預測的蛋白質結構被提交到 CASP 實驗的使用者，也在相關的學術出版物中被致謝。而預測出指定工作單元最低能量結構的使用者及其所在隊伍則會在 Rosetta@home 的首頁上被列為「當日預測者」（Predictor of the Day）。每天還有一名隨機選出的使用者會被列在首頁上，成為「當日使用者」（User of the Day）。



參考文獻



外部連結