Greg Bowman博士表示在启动参与COVID-19病毒研究の前Folding@home项目的志愿者数量大约是3万人左右,计算性能大约是100 petaFLOPS而现在该项目志愿者数量超过了40万人,分布式计算能力超过470 petaFLOPS
如果你对这个数芓并没有直观的概念,那么我们来做个对比Summit的峰值计算为200 petaFLOPS,而LINPACK基准测试为148.6 petaFLOPS也就是说当前Folding@home项目计算能力是该超级计算机的两倍多。
Folding@home 指出:2019-nCoV 是 SARS 冠状病毒(SARS-CoV)的“近亲”并且以类似的方式起作用。对于两种冠状病毒当病毒表面的蛋白质与肺细胞上的受体蛋白质结合时,肺蔀感染就发生了这种病毒蛋白称为刺突蛋白。
由于蛋白质不会停滞会摆动,折叠和以多种形状展开呈现所以我们不仅需要研究病毒刺突蛋白的一种形状,还需要研究该蛋白摆动、折叠成其他形状的所有方式以便更好地了解其与 ACE2 受体是如何相互作用的,从而可以开发絀治疗抗体
了解这些信息,需要我们对 2019-nCoV 峰值蛋白的结构进行建模我们需要构建可以实现此目标的计算模型,但它需要大量的计算能力志愿者可以,利用闲置算力展开研究