HitBTC生態系統中的最新項目CureCoin的生物信息學貢獻者訪談_HIT

早在3月底，我們就宣布了啟動COVID-19計劃，該計劃是為了幫助希望加入全球冠狀病大流行斗爭的項目而啟動的。我們很高興分享我們能夠采訪CureCoin的JoshSmith，這是我們作為該計劃的一部分而整合的第一個項目，還有一位極具奉獻精神的科學家和生物信息學專家正在處理該項目的核心數據。我們將發布的第一份采訪將與生物信息學和數據分析師進行，由于從事這項研究的科學家受到持續的限制，受訪者將保持匿名。

作為Folding@home項目的一部分，CureCoin于2014年開始運營。Folding@home是由斯坦福大學支持的一項計劃，該計劃一直在使用分布式計算機網絡來整理計算能力，以研究蛋白質如何自身折疊。蛋白質錯誤折疊是由于突變和其他變化而在人體中隨時間推移發生的過程，并導致多種退行性疾病。

Web3游戲開發公司HitBox Games完成160萬美元融資:11月30日消息，Web3游戲開發公司HitBox Games完成160萬美元融資，Fundamental Labs、Gate io Labs、Master Ventures等參投，旨在支持其在Polygon區塊鏈上最新推出的Web3角色扮演游戲《Swords of Blood》。（VentureBeat）[2022/12/1 21:13:35]

由于正在進行的冠狀病大流行已經發生的一切，Folding@home優先考慮了與COVID-19相關的研究，以幫助更好地了解這種疾病，從而找到治療方法。

HitBTC：癌癥，阿爾茨海默氏病，亨廷頓氏病和傳染病之間的蛋白病有何相似之處-只有幾款軟件如何涵蓋如此廣泛的疾病？

印度區塊鏈初創公司ChitMonks獲65萬美元Pre-A輪融資:印度區塊鏈初創公司ChitMonks已從Unicorn India Ventures獲得65萬美元的Pre-A輪融資。資金將用于產品開發、市場拓展、戰略招聘以及擴大現有業務的進一步投資。據悉，Unicorn India Ventures是一家早期風險投資公司，這是其基金Fund II的第二次投資。ChitMonks成立于2016年，已開發一種基于區塊鏈的產品，允許州政府監管機構在私人許可的區塊鏈網絡上管理銀會（Chit Fund）的運營。

注：銀會是印度一種小型互助基金，由各自的州政府進行監管，在印度擁有龐大的客戶群。（Yourstory）[2020/7/1]

貢獻科學家：嗯，當然，所有疾病在菌株和突變方面可能有所不同，我們知道是基于目前患有這些疾病的個人的健康數據。在一個人達到一定年齡時，從長期來看，還有其他疾病可能導致癌癥和其他傳染病。不幸的是，許多疾病的原因仍是未知的，即是否有人遺傳了它，或它是否是由其他疾病導致，等等。為了解釋所有這些原因，是的，計算機模擬可以為我們提供某些答案，讓我們開始開發治療藥物，并能相對確保它們的安全性。細胞受體和蛋白質結合是我們最感興趣的;癌細胞能否通過受體進入并擊中細胞核破壞細胞，或者通過開發阻斷劑來使外來細胞失活以防止其殺死為我們健康而戰的細胞，如T細胞、B細胞......。大多數藥物結合被強調創建或設計阻斷劑或抑制劑，以保護我們的免疫細胞。在計算機模擬中，免疫細胞的研究是信息學的另一部分，幫助我們了解當細胞進入壓力時它們的行為和分子結構。

動態 | Whiteblock推出新ETC測試網NAZGUL:區塊鏈性能測試公司Whiteblock發布推文稱，已推出新的NAZGUL ETC測試網，為臨時的PoW測試網，用于在9月份實施Atlantis之前用于廣泛的測試和發現關鍵錯誤。[2019/8/29]

H：與專用超級計算機相比，您如何預見使用分布式超級計算在對抗衰弱性疾病方面的巨大潛力？

CS：嗯，是的，必須利用了解疾病所需的所有工具，并能夠將其帶到實驗室進行實驗，從而削減成本和時間，因為使用實驗室設備，試劑等的維護和使用都非常昂貴。

H：Folding@home現在被認為是世界上分布最廣泛，運行速度最快的計算系統之一，速度約為1.18exaFLOPS或2.36x86exaFLOPS，可以在1.5毫秒的時間內折疊幾種蛋白質。這與過去的實驗晶體學方法相比如何？

動態 | 泰國比特幣詐騙案涉案人員Suphitcha Jaravijit已自首:據曼谷郵報報道，Suphitcha Jaravijit在她的律師陪同下于泰國犯罪抑制部門（CSD）自首。 Suphitcha Jaravijit是比特幣詐騙案案犯、泰國著名演員Jiratpisit Jaravijit的姐妹。據此前報道，Jiratpisit Jaravijit與其兄弟姐妹涉嫌一起比特幣詐騙案，海外投資者在該案件中損失近8億泰銖（約2409萬美元）。Jiratpisit Jaravijit的兄弟Prinya Jaravijit已逃往美國。[2018/8/15]

CS：這部分內容更適合使用“實驗晶體學方法”的化學家或生物化學家。在開發特定分子時，我們使用輻射來打破鍵并確定效能，我們使用了放射性Iodine-125生物測定法和類似化合物–因此，沒錯，擁有計算機模型可以讓我們看到分子折疊并預測如何靶向那些受體更好。

H：什么是蛋白質折疊動力學和分子模擬中的k-因子–用于確定授予Folding@home上的蛋白質折疊的因子？

CS：K因子是確定Folding@home工作單位的PPD點值的一部分。根據Folding@home的描述，許多因素會影響WU的價值。運動學和熱力學變量會導致蛋白質折疊困難，而成功模擬該分子的結構會產生科學價值。傳統上，化學家會整天這樣做。危險地！勇敢地對待它們，并為它們勇敢地冒險在那些研究實驗室中生活！這是研究計算機模擬的最大附加值之一。。

H：Folding@home研究人員使用什么新穎的方法對蛋白質折疊的動力學進行統計分析？AI既用于生成初始折疊模型，又用于分析蛋白質折疊生成的所有數據。為什么馬爾可夫狀態模型是分析蛋白質模型的首選方法？

CS：是的，在每個人都首先要考慮計算機模擬，這在當今已經很重要。馬爾可夫模型提供了對特定簇的強大理解，這些簇按某些菌株，突變或任何未知的特定特征分組。馬爾可夫模型可以很好地工作，它可以從特定的mRNA，細胞類型，受體或其他提供大量數據，根據某些特征或變量將每個組分類為一個組作為標識符，從而更好地工作。根據您試圖完成的任務，算法可以定制，以描述每個給定的分子。

H：由于現在可用的計算能力超過了1exaflop，因此可以在這種水平上進行什么樣的探索？您可以探索離子通道，蛋白質折疊時間尺度等嗎？

CS：隨著我們可以通過分布式計算獲得更多的計算能力，可以以十年前幾乎不可能的方式探索更多的“超復雜系統”。可以理解，人類具有被研究過最多但仍是最復雜的新陳代謝和免疫系統。因此，與疾病作斗爭需要大量的計算能力。

H：COVID-19研究與2013-2016年埃博拉病流行情況相比如何？您能否討論不同類型的病及其傳播方式？

CS：這些疾病的傳播方式和所含RNA都不相同。冠狀病是一種呼吸系統疾病，只能通過在無癥狀患者附近呼吸相同的空氣來傳播，埃博拉病是一種出血熱，僅通過與明顯患病的患者的體液接觸才能傳播。

雖然CureCoin是我們通過主動行動整合的第一個項目，但我們希望增加更多的項目，這些項目試圖在對抗病方面產生有意義的影響。同時，我們希望您能從訪談中獲得更多信息。

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