Foldit är ett multiplayer online-spel där spelare samarbetar och tävlar för att skapa exakta proteinstruktur modeller. För specifika svåra problem, kan Foldit spelare lösningar i vissa fall överträffa state-of-the-art beräkningsmetoder. Dock är mycket lite känt om hur samarbete gameplay producerar dessa resultat och om Foldit spelare strategier kan formaliseras och struktureras så att de kan användas av datorer. För att avgöra om högpresterande spelare strategier kan kollektivt kodifieras, vi förstärkte Foldit gameplay mekanik med verktyg för spelare att koda sina vikningsstrategier som "recept" och att dela sina recept med andra spelare, som kan ytterligare ändra och omfördela dem. Här beskriver vi den snabba sociala utvecklingen av spelare utvecklade hopfällbara algoritmer som ägde rum året efter införandet av dessa verktyg. Spelare utvecklade över 5 400 olika recept, både genom att skapa nya algoritmer och genom att modifiera och rekombinera framgångsrika recept som utvecklats av andra spelare. De mest framgångsrika recepten spreds snabbt genom Foldit spelare befolkningen, och två av recepten blev särskilt dominerande. Undersökning av algoritmerna kodade i dessa två recept avslöjade en slående likhet med en opublicerad algoritm som utvecklats av forskare under samma period. Benchmark beräkningar visar att den nya algoritmen självständigt upptäckt av forskare och av Foldit spelare överträffar tidigare publicerade metoder. Således, online vetenskapliga spelramar har potential inte bara att lösa svåra vetenskapliga problem, men också att upptäcka och formalisera effektiva nya strategier och algoritmer. C itizen vetenskap är ett tillvägagångssätt för att utnyttja naturliga mänskliga förmågor för vetenskapliga ändamål. De flesta sådana insatser omfattar visuella uppgifter såsom taggning av bilder eller lokalisering av bildfunktioner (1-3). I kontrast, Foldit är en multiplayer online vetenskaplig upptäckt spel, där spelarna blir mycket skicklig på att skapa exakta proteinstruktur modeller genom utökad spel (4, 5). Foldit rekryterar online spelare för att optimera den beräknade Rosetta energi med hjälp av mänskliga rumsliga problemlösning färdigheter. Spelare manipulera proteinstrukturer med en palett av interaktiva verktyg och manipulationer. Genom sin interaktiva prospektering använder sig Foldit-spelare också av användarvänliga versioner av algoritmer från Rosettas strukturförutsägelsemetod (6) såsom wiggle (gradientbaserad energiminimering) och shake (kombinatorisk rotamerpackning). Potentialen hos spelare att lösa mer komplexa vetenskapliga problem framhävdes nyligen av lösningen av ett långvarigt proteinstrukturbestämningsproblem av Foldit spelare (7). En av de viktigaste styrkorna av spel-baserade mänskliga problem prospektering är den mänskliga förmågan att söka över utrymmet för möjliga strategier och anpassa dessa strategier till typen av problem och skedet av problemlösning (5). Variabiliteten i taktik och strategier härrör från individualiteten hos varje spelare samt flera metoder för delning och utveckling inom spelet (gruppspel, spelchatt) och utanför spelet [wikisidor (8)]. Ett sätt att komma fram till algoritmiska metoder bakom framgångsrik mänsklig Foldit spel skulle vara att tillämpa maskininlärning tekniker för de detaljerade loggar av expert Foldit spelare (9). Vi valde istället att förlita oss på en överlägsen inlärningsmaskin: Foldit spelare själva. Eftersom spelarna själva förstår sina strategier bättre än någon annan, beslutade vi att låta dem kodifiera sina algoritmer direkt, snarare än att försöka automatiskt lära sig approximationer. Vi förstärkte standard Foldit spel med förmågan att skapa, redigera, dela och betygsätta gameplay makron, som kallas "recept" i Foldit spelet (10). I spelet varje spelare har sin egen "cookbook" av sådana recept, som de kan åberopa en mängd olika interaktiva automatiserade strategier. Spelare kan dela recept de skriver med resten av Foldit gemenskapen eller de kan välja att hålla sina skapelser för sig själva. I denna artikel beskriver vi den ganska oväntade utvecklingen av recept under året efter att de släpptes, och den slående konvergensen av denna mycket korta utveckling på en algoritm som är mycket lik en opublicerad algoritm som nyligen utvecklats självständigt av vetenskapliga experter som förbättrar jämfört med tidigare metoder. I den sociala utvecklingsmiljö som tillhandahålls av Foldit, spelarna utvecklat en mängd olika recept för att kodifiera sina olika strategier för problemlösning. Under den tre och en halv månad studieperioden (se Material och metoder), 721 Foldit spelare körde 5,488 unika recept 158,682 gånger och 568 spelare skrev 5,202 recept. Vi studerade dessa algoritmer och fann att de föll i fyra huvudkategorier: (i) perturb och minimera, (ii) aggressiv återuppbyggnad, (iii) lokal optimering, och (iv) sätta begränsningar. Den första kategorin går utöver den deterministiska minimering funktion som ges till Foldit spelare, som har nackdelen att lätt fångas i lokala minima, genom att lägga till i perturbationer för att leda minimering i olika riktningar (11). Den andra kategorin använder ombyggnaden verktyg, som utför fragment insättning med slinga stängning, för att söka olika områden av konformation utrymme; dessa recept körs ofta under långa perioder eftersom de är utformade för att återuppbygga hela regioner av ett protein snarare än bara förfina dem (Fig. S1 )............................................................................................................... Den tredje kategorin recept utför lokala minimeringar längs protein ryggraden för att förbättra Rosetta energi för varje segment av ett protein. Den slutliga kategorin recept tilldelar begränsningar mellan betasträngar eller par av rester (gummiband), eller ändrar den sekundära strukturtilldelningen för att styra efterföljande optimering. Olika algoritmer användes med mycket olika frekvenser under experimentet. Vissa är utsedda av författarna som offentliga och är tillgängliga för användning av alla Foldit spelare, medan andra är privata och tillgängliga endast för sin skapare eller deras Foldit team. Fördelningen av receptanvändning mellan olika spelare visas i bild. 1 för de 26 recept som kördes över 1000 gånger. Vissa recept, såsom den som representeras av den vänstra baren, användes många gånger av många olika spelare, medan andra, såsom den som representeras av den rosa baren i
Användarbeteende i FoldDet har studerats för att extrahera strategier för att förbättra proteinvikningsalgoritmer REF.
Algorithm discovery by protein folding game players
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}