Frivillige - eller rettere sagt datamaskinene deres - trengs av dataforskere ved Stanford University i USA. De vil bruke prosessorenes kraft til å hjelpe forskere med å finne ut hvordan viruset angriper cellene våre og finner en effektiv kur.
Det kinesiske koronaviruset har en veldig komplisert struktur, og enda mer kompliserte er alle prosessene som oppstår når det angriper kroppen. Det første infeksjonsstadiet finner sted i lungene: proteinet på overflaten av viruset binder seg deretter til et reseptorprotein i lungene.
Proteinene til viruset er imidlertid ikke de samme hele tiden: de beveger seg og brettes i forskjellige former. Dette fascinerer forskere, men gjør det samtidig veldig vanskelig å oppfinne et medikament: før det skjer, må forskere lære bl.a. alle måtene dette proteinet beveger seg på og formene det ordner seg på, og måtene dette proteinet binder seg til en reseptor på overflaten av menneskelige celler og deretter kommer inn i dem. Dette er nøyaktig hva datamaskiner er nødvendig for: de kan brukes til å lage en simulering som hjelper til å forstå de komplekse prosessene som oppstår i kroppen under et virusangrep.
Se hvor komplisert coronavirus proteinanalyse er:
Imidlertid krever denne typen simulering enorm datakraft. Forskere kan bli hjulpet ved å bli med i et prosjekt kalt Folding @ home og låne prosessorer til datamaskiner som ikke er i bruk for øyeblikket. For å gjøre dette trenger du bare å laste ned og installere riktig programvare.
Du finner dem på denne lenken.
For å se denne videoen må du aktivere JavaScript, og vurdere å oppgradere til en nettleser som støtter -video
Vi anbefaler også:
- Hvordan kjøre bil trygt i tider med en pandemi?
- Den svenske tilnærmingen til utbruddet av Coronavirus
- Hvordan fungerer det største laboratoriet i Polen som tester koronavirusprøver?
- Forskere vet allerede hvor koronaviruset kom fra
- Forskere bekrefter: Coronavirus kan skade leveren
- Hvordan rengjør jeg en smarttelefon?
- Kosthold uten å forlate hjemmet, kostholdsekspert, over 2000 oppskrifter! Gå til JeszCoLubisz.pl >>>
