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任务 该项目的目的是预测主要水稻品种的蛋白质结构。旨在帮助农民种植出具有更高产量、防病虫害能力更强并具有各种生物学营养物质的水稻品种，从而为饥荒问题严重地区的人民带来福音。 确定蛋白质结构是一个极为困难且代价高昂的过程。但是，有可能通过计算方法，从蛋白质的相应DNA序列预测出其结构。位于华盛顿大学的Computational Biology Research Group已开发出高水平的软件来实现这一任务。 困难在于，水稻中具有成千上万种迥异的蛋白质。这就带来一个计算难题，一台计算机无法在合理的时间范围内完成这一任务。因此，World Community Grid志愿者受邀帮助完成这一艰巨任务。通过与农业研究人员和农民的协作，希望最终能够提高全球水稻的产量和质量。
意义 饥饿和营养不良是全球最主要的健康问题。将近30%的世界人口都存在某种形式的营养不良问题。每年全球有1000万人死于饥荒以及与饥荒相关的疾病。事实上，全球每年死于饥荒和营养不良的人比死于艾滋病、疟疾和肺结核的人的总和还多。 大米是全球半数以上人口的主食。全球所有人的食物能量摄入总量中有20%来自大米。单单在亚洲，就有超过2亿人的日常饮食能量的70%来自大米及其副产品。 改良水稻品种以提高产量、健壮性和营养水平，将使几十亿人受益。 方法
以前主要通过杂交来产生具有最佳特性的杂交水稻来培育更好的水稻品种。然而，这仅限于具有易于发现的特点的杂交品种。 复杂的特性（高产量、防病虫害或营养成分）源于单一成分蛋白质的复杂的生物化学交互作用。识别这类蛋白质并了解其属性和交互作用使种植者可以通过更细致地选择用于杂交的候选品种，以更为优化的方式来影响这些特性。预测蛋白质结构使我们能够洞察其在这些特性的生物化学方面所起的作用。 |
