Nutritious Rice for the World

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Nutritious Rice for the World è un progetto di ricerca di World Community Grid nel campo dell'agronomia, guidato dal gruppo di ricerca di biologia computazionale "Samudrala" dell'Università di Washington.

Storia e finalità[modifica | modifica sorgente]

Il progetto, lanciato il 12 maggio 2008, ha l'obiettivo di predire la struttura tridimensionale delle proteine delle principali varietà di riso. L'intenzione è aiutare i coltivatori delle regioni dove la malnutrizione è preoccupante ad incrociare le migliori varietà di riso per ottenere rese di raccolto più alte, con una maggior resistenza ai parassiti e alle malattie.

La determinazione della struttura tridimensionale delle proteine è un processo estremamente difficile e costoso. È possibile predire, con l'ausilio dei computer, la struttura di una proteina dalla relativa sequenza di DNA, ma nel riso esistono migliaia di proteine distinte, e questo costituisce una mole di calcoli che un singolo calcolatore non può risolvere in un lasso temporale ragionevole. Una volta mappata le proteine, è necessario identificare quali geni sono coinvolti nel rendimento del raccolto, nella resistenza alle malattie ed ai parassiti, e nelle proprietà nutritive.

Funzionamento[modifica | modifica sorgente]

I computer dei volontari, dopo aver installato il software BOINC ed il modulo relativo al progetto World Community Grid, faranno girare sulla loro macchina il software Protinfo per generare i modelli tridimensionali delle proteine che sono codificate nel genoma del riso, e la cui la struttura possa essere prevista attendibilmente. Questi modelli saranno successivamente inviati ai server del gruppo di ricerca ed analizzati per scegliere i migliori per la determinazione della funzione di ogni proteina.

Usando le capacità di Protinfo, verranno esaminati oltre 10.000 geni e prodotti circa 100.000 modelli per gene, permettendo di studiare fra le 30.000 e le 60.000 strutture di proteine. Grazie al calcolo distribuito, il progetto dovrebbe richiedere uno o due anni per essere concluso, lavorando a 167 TeraFLOPS; senza, richiederebbe circa 30 anni (sfruttando unicamente la potenza di calcolo del centro di ricerca di biologia computazionale dell'Università di Washington).

I modelli e i risultati dell'analisi saranno memorizzati nel database di Bioverse.

Voci correlate[modifica | modifica sorgente]

Collegamenti esterni[modifica | modifica sorgente]