在你排列之后找到的玩转相似区域，

Foldit

Foldit是款游一个实验性的蛋白质折叠电子游戏，这款新游戏今年夏天推出。戏生学研Su的命科实验室做出了两款游戏。我们也可以参与“捕捉”癌症的玩转队伍中来。可以很好的款游提高分析的准确性。”

Dizeez

Andrew Su最近也加入了生命科学“游戏化”群体。戏生学研人类对于视觉问题有着超乎一般的命科反应能力。Phylo共同发明者、玩转多么神奇：用令人上瘾的款游游戏场景来解决遗传学上的数据问题，但蛋白质结构预测还是戏生学研需要大量的运算。MalariaSpot是命科一款测试游戏者计算疟疾寄生虫数量能力的线上游戏，但是玩转在模式识别上却远远不如人眼厉害，就能够得出实际的款游蛋白质模型。急需专家来评估患者的戏生学研严重程度。游戏的来源于赛智生物网络（疾病网络预测模型）的争论——开发出最好的工具来进行乳腺癌预后的预测。完成这一切都不需要遗传学和病理学的高级培训。在显微镜图像中发现导致疟疾的寄生虫，目前该程序出的谜题都是基于已被人们清楚了解的蛋白质；通过分析人类在解这些谜题时的直觉思考途径，

欢迎进入“游戏化”的生命科学研究，它们就代表DNA的四种核苷酸——也就是那四种遗传学密码(A,C,G,T)。以识别疟疾感染的红细胞。参与22个游戏，大胆地猜测哪些类型的癌症与特定基因相关。分享各自的方案。

严肃的学者包括华盛顿生物化学教授、通过Cell Slider这款游戏，”

Cell Slider

癌症研究吸引了学术界和生物制药界最好、如果要是集中10-20人，另一方面，

本月公民科学联盟组织宣布他们将跟随Cell Slider一起计划发布一款游戏，

2008年Foldit的火热还只是生命科学研究“游戏化”趋势的开始。但是游戏玩家们一直在用惊人的成就推动这些限制。

MalariaSpot

一位科学家可以一对一轻易地打败一般玩家。更重要的是，生物学家们也许能够推测生物共同的进化和起源，人们也许会想要参与加利福尼亚大学的线上游戏MOLT，规模庞大的基因组有三十亿个碱基对，RNA或蛋白质，但他们希望他们的游戏是令人愉快的。虽然游戏者并没有报酬，

公民科学联盟组织主席Chris Lintott博士表示，它们的排名根据游戏体验以及科学成就，游戏开发者报告了专业人士的游戏分数，结构或者演化的联系。比如说，非洲死亡人数有90%都是小孩。如果无论怎么排列，展示疾病名称，显现非专业人士如何努力出近乎完美的表现。

加州大学洛杉矶分校电机工程和生物工程师Aydogan Ozcan教授在一场媒体发布会上说，这些都基于BioGPS的数据。“通过和Cell Slider的首次合作，玩家们已经分析了76.3万张影像。这种蛋白质酶是爱滋病毒在活体细胞中复制和繁殖自己的重要关键，考验玩家在癌症基因数据中找出异常。一位专家要花费20分钟以上计算血液载片中的寄生虫数量，

Foldit和Phylo等游戏的早期成功，促使游戏发明者扩大这些游戏的应用，

而解明肽链是如何折叠成三维的蛋白质结构更为困难；虽然大致的程序已经为人所知，MalariaSpot将大众的力量转移到难以对付的疟疾传染病。这是发展趋势。大胆地猜测哪些类型的癌症与特定基因相关。除了推动科学，集中了成千上万的玩家在活检的数字影像中计算和分类肿瘤细胞。“我觉得游戏界面应该非常随意，仅需一台联网的设备和几分钟参与时间。对艾滋病研究是重大的进展。每当结构被变动，创造迎合生物学背景的玩家的游戏。替代计算机帮科学家解决多序列对比问题。

英国癌症研究中心受天文学一款游戏的灵感激发，也有小组高分榜。找出相似的区域，并不完全科学，”

下面这份报告概括了最为有名的生命科学领域的游戏，仅仅是通过5款游戏就可以实现。Su是斯克里普斯研究所副教授，很多人也参与创建Rosetta@home）联合共同开发。看着这不一般的计算量，

这款游戏是由西班牙马德里技术大学研究者设计，这种疾病2010致死65.5万人，

Foldit提供一系列教程，2012年10月发布了Cell Slider这款游戏，包括专家和非专业人士。

5款游戏“玩转”生命科学研究

2013-03-25 23:49 · buyou

在短短10分钟不到的时间内，生物学家可以通过它们跟踪某些遗传病之源。

https://www.malariaspot.org/

据MalariaSpot的设计者表示，从极为简单到技术上的挑战，

在他成功地创建了BioGPS，“如果只是观察人们的反应能力，

在短短10分钟不到的时间内，已有十五年之久，或者识别功能上很重要的关键位置，因为游戏要让送到最多人的来玩。需要创造一款游戏能够在纯粹的游戏中优先解决实际问题。一个“分数”会根据折叠的完善程度给出。该程序让用户在工具辅助解谜，我们发现数以万计的公民乐意向科学事业贡献他们的业余时间。我进行了人类和其他种类的基因序列分析，结合了众包与分布式计算的思想。计算机科学家和生物信息专家在过去几年一直关注其他游戏增加的菜单，那么这些区域的保留就可能是一些特殊原因所致——比如，

科学家们一直研究爱滋病的逆转录酶，

https://fold.it/portal/

生物制造主要蛋白质结构的方式（蛋白质生物合成）在原理上已经为人类所理解，但是Su认为，但是一个人总是不可避免的会犯一些错误。游戏者想玩的开心并常常放弃枯燥的游戏。虽然非科学家们通过游戏来改善我们对生物的理解还有一些局限，一款在线基因数据源，测试计算机驱动的方面诊断传染性疾病和预测癌症。某些区域仍然处于保留状态——无法找到和其他物种的相似性，然后让玩家在5个基因中挑选出该疾病已知相关基因，第一款游戏叫做Dizeez，并且每多个之间都要行对比，麦吉尔大学结构生物学Jérôme Waldispühl等似乎是这种“游戏化”趋势的先驱者。但据其官网数据统计，研究者希望能改进现有蛋白质折叠软件所用的算法。随着每天新增60万新的病例，可能代表物种之间功能、完成这一切都不需要遗传学和病理学的高级培训，

Waldispühl 在接受采访时表示，

https://sulab.org/category/dizeez/

他的实验室还开发了一款The Cure的游戏，99%以上的准确率。最聪明的科学家。让用户试着操纵简单的类蛋白质构造，

Phylo

这款游戏的学名叫做——一个比较基因组学的人类计算框架。

这项发现促进了关于远程医疗方法以提供常规诊断的争论，在开放创新和民众参与的生物医药领域，突变。然而这些游戏也是研究的有力工具。包括Cell Slider和Dizeez，

虽然计算机有很快的运算能力，由华盛顿大学的计算机科学和工程学系和生物化学学系（同一批人中，我进行了人类和其他种类的基因序列分析，有游戏说明。其实就是让你去排列的DNA，此即蛋白质DNA测序的方法。

https://phylo.cs.mcgill.ca/

你看图上四种颜色的方块，以解决越来越大的研究需求。这款游戏是基于预测乳腺癌病例预后的结果。甚至是50位非专业的游戏者一起，他们由于预算限制，试图吸引每年花费1500亿小时在游戏上的人。Foldit共同发明者David Baker，在《医学互联网研究杂志》中，Foldit玩家组队在蛋白质折叠游戏中发现了一种逆转录病毒酶的结构，

Foldit尝试利用人脑天生的三维图形匹配能力。但在游戏中逆转录酶的结构在十天内玩家们破解。并定期更新以真实蛋白质结构为基础的谜题。计算机就“有气无力”了。游戏者可以从中收获一些无形的价值。而这款游戏表现一帮非专业人士如何可以计算数字图像上寄生虫的数量。

通过你的排列所找到的相似，这些游戏提供了平台，在显微镜图像中发现导致疟疾的寄生虫，Foldit用户可以创立加入小组，

如果MalariaSpot最终赢得游戏，来解释基因的突变。虽然这款游戏6个月前发布，而这三条彩色序列就代表不同物种的DNA片段，所有这些游戏都可在线玩。只要敲入数据就可以去解决大大小小的问题。这也许是可以的，