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腾讯登录5款游戏“玩转”生命科学研究
| 导读 | 在短短10分钟不到的时间内，我进行了人类和其他种类的基因序列分析，在显微镜图像中发现导致疟疾的寄生虫，大胆地猜测哪些类型的癌症与特定基因相关。完成这一切都不需要遗传学和病理学的高级培训。
欢迎进入“游戏化”的生命科学研究，仅需一台联网的设备和几分钟参与时间。在开放创新和民众参与的生物医药领域，这是发展趋势。从极为简单到技术上的挑战，这些游戏提供了平台，只要敲入数据就可以去解决大大小小的问题。... |
在短短10分钟不到的时间内，我进行了人类和其他种类的基因序列分析，在显微镜图像中发现导致疟疾的寄生虫，大胆地猜测哪些类型的癌症与特定基因相关。完成这一切都不需要遗传学和病理学的高级培训。
欢迎进入“游戏化”的生命科学研究，仅需一台联网的设备和几分钟参与时间。在开放创新和民众参与的生物医药领域，这是发展趋势。从极为简单到技术上的挑战，这些游戏提供了平台，只要敲入数据就可以去解决大大小小的问题。多么神奇：用令人上瘾的游戏场景来解决遗传学上的数据问题，测试计算机驱动的方面诊断传染性疾病和预测癌症。
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，以解决越来越大的研究需求。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，但是游戏玩家们一直在用惊人的成就推动这些限制。比如说，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，对艾滋病研究是重大的进展。
2008年Foldit的火热还只是生命科学研究“游戏化”趋势的开始。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，包括Cell Slider和Dizeez，试图吸引每年花费1500亿小时在游戏上的人。
严肃的学者包括华盛顿生物化学教授、Foldit共同发明者David Baker，Phylo共同发明者、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。他们由于预算限制，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。但他们希望他们的游戏是令人愉快的。除了推动科学，游戏者想玩的开心并常常放弃枯燥的游戏。
Waldispühl 在接受采访时表示，“我觉得游戏界面应该非常随意，并不完全科学，因为游戏要让送到最多人的来玩。”
下面这份报告概括了最为有名的生命科学领域的游戏，有游戏说明。它们的排名根据游戏体验以及科学成就，所有这些游戏都可在线玩。
Foldit
Foldit是一个实验性的蛋白质折叠电子游戏，结合了众包与分布式计算的思想。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，很多人也参与创建Rosetta@home）联合共同开发。
Foldit提供一系列教程，让用户试着操纵简单的类蛋白质构造，并定期更新以真实蛋白质结构为基础的谜题。该程序让用户在工具辅助解谜，就能够得出实际的蛋白质模型。每当结构被变动，一个“分数”会根据折叠的完善程度给出。Foldit用户可以创立加入小组，分享各自的方案。也有小组高分榜。
http://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，此即蛋白质DNA测序的方法。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，但蛋白质结构预测还是需要大量的运算。
你看图上四种颜色的方块，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)。而这三条彩色序列就代表不同物种的DNA片段，在你排列之后找到的相似区域，可能代表物种之间功能、结构或者演化的联系。如果无论怎么排列，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，那么这些区域的保留就可能是一些特殊原因所致——比如，突变。
据MalariaSpot的设计者表示，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，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。在《医学互联网研究杂志》中，游戏开发者报告了专业人士的游戏分数，参与22个游戏，99%以上的准确率。
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，考验玩家在癌症基因数据中找出异常。这款新游戏今年夏天推出。
他的实验室还开发了一款The Cure的游戏，这款游戏是基于预测乳腺癌病例预后的结果。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。虽然游戏者并没有报酬，但是Su认为，游戏者可以从中收获一些无形的价值。
来源：生物探索
欢迎进入“游戏化”的生命科学研究，仅需一台联网的设备和几分钟参与时间。在开放创新和民众参与的生物医药领域，这是发展趋势。从极为简单到技术上的挑战，这些游戏提供了平台，只要敲入数据就可以去解决大大小小的问题。多么神奇：用令人上瘾的游戏场景来解决遗传学上的数据问题，测试计算机驱动的方面诊断传染性疾病和预测癌症。
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，以解决越来越大的研究需求。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，但是游戏玩家们一直在用惊人的成就推动这些限制。比如说，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，对艾滋病研究是重大的进展。
2008年Foldit的火热还只是生命科学研究“游戏化”趋势的开始。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，包括Cell Slider和Dizeez，试图吸引每年花费1500亿小时在游戏上的人。
严肃的学者包括华盛顿生物化学教授、Foldit共同发明者David Baker，Phylo共同发明者、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。他们由于预算限制，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。但他们希望他们的游戏是令人愉快的。除了推动科学，游戏者想玩的开心并常常放弃枯燥的游戏。
Waldispühl 在接受采访时表示，“我觉得游戏界面应该非常随意，并不完全科学，因为游戏要让送到最多人的来玩。”
下面这份报告概括了最为有名的生命科学领域的游戏，有游戏说明。它们的排名根据游戏体验以及科学成就，所有这些游戏都可在线玩。
Foldit
Foldit是一个实验性的蛋白质折叠电子游戏，结合了众包与分布式计算的思想。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，很多人也参与创建Rosetta@home）联合共同开发。
Foldit提供一系列教程，让用户试着操纵简单的类蛋白质构造，并定期更新以真实蛋白质结构为基础的谜题。该程序让用户在工具辅助解谜，就能够得出实际的蛋白质模型。每当结构被变动，一个“分数”会根据折叠的完善程度给出。Foldit用户可以创立加入小组，分享各自的方案。也有小组高分榜。
http://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，此即蛋白质DNA测序的方法。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，但蛋白质结构预测还是需要大量的运算。
Foldit尝试利用人脑天生的三维图形匹配能力。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，研究者希望能改进现有蛋白质折叠软件所用的算法。
科学家们一直研究爱滋病的逆转录酶，已有十五年之久，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，但在游戏中逆转录酶的结构在十天内玩家们破解。
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。其实就是让你去排列的DNA，RNA或蛋白质，找出相似的区域，替代计算机帮科学家解决多序列对比问题。
虽然计算机有很快的运算能力，但是在模式识别上却远远不如人眼厉害，人类对于视觉问题有着超乎一般的反应能力。另一方面，规模庞大的基因组有三十亿个碱基对，并且每多个之间都要行对比，看着这不一般的计算量，计算机就“有气无力”了。
http://phylo.cs.mcgill.ca/
你看图上四种颜色的方块，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)。而这三条彩色序列就代表不同物种的DNA片段，在你排列之后找到的相似区域，可能代表物种之间功能、结构或者演化的联系。如果无论怎么排列，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，那么这些区域的保留就可能是一些特殊原因所致——比如，突变。
通过你的排列所找到的相似，生物学家们也许能够推测生物共同的进化和起源，或者识别功能上很重要的关键位置，来解释基因的突变。更重要的是，生物学家可以通过它们跟踪某些遗传病之源。
MalariaSpot
一位科学家可以一对一轻易地打败一般玩家。MalariaSpot是一款测试游戏者计算疟疾寄生虫数量能力的线上游戏，显现非专业人士如何努力出近乎完美的表现。
这款游戏是由西班牙马德里技术大学研究者设计，MalariaSpot将大众的力量转移到难以对付的疟疾传染病。这种疾病2010致死65.5万人，非洲死亡人数有90%都是小孩。随着每天新增60万新的病例，急需专家来评估患者的严重程度。
http://www.malariaspot.org/
据MalariaSpot的设计者表示，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，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。在《医学互联网研究杂志》中，游戏开发者报告了专业人士的游戏分数，参与22个游戏，99%以上的准确率。
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，包括专家和非专业人士。
如果MalariaSpot最终赢得游戏，人们也许会想要参与加利福尼亚大学的线上游戏MOLT，以识别疟疾感染的红细胞。
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，“如果只是观察人们的反应能力，这也许是可以的，但是一个人总是不可避免的会犯一些错误。如果要是集中10-20人，甚至是50位非专业的游戏者一起，可以很好的提高分析的准确性。”
Cell Slider
癌症研究吸引了学术界和生物制药界最好、最聪明的科学家。通过Cell Slider这款游戏，我们也可以参与“捕捉”癌症的队伍中来。
英国癌症研究中心受天文学一款游戏的灵感激发，2012年10月发布了Cell Slider这款游戏，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。虽然这款游戏6个月前发布，但据其官网数据统计，玩家们已经分析了76.3万张影像。
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，考验玩家在癌症基因数据中找出异常。这款新游戏今年夏天推出。
公民科学联盟组织主席Chris Lintott博士表示，“通过和Cell Slider的首次合作，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。”
Dizeez
Andrew Su最近也加入了生命科学“游戏化”群体。Su是斯克里普斯研究所副教授，创造迎合生物学背景的玩家的游戏。然而这些游戏也是研究的有力工具。
在他成功地创建了BioGPS，一款在线基因数据源，Su的实验室做出了两款游戏。第一款游戏叫做Dizeez，展示疾病名称，然后让玩家在5个基因中挑选出该疾病已知相关基因，这些都基于BioGPS的数据。
http://sulab.org/category/dizeez/
他的实验室还开发了一款The Cure的游戏，这款游戏是基于预测乳腺癌病例预后的结果。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。虽然游戏者并没有报酬，但是Su认为，游戏者可以从中收获一些无形的价值。
来源：生物探索
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