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| 開発者 | マギル大学 マギルバイオインフォマティクスセンター |
|---|---|
| 初回リリース | 2010 |
| エンジン |
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| プラットフォーム | Unity (ウェブブラウザ、Android、iOS ) |
| 利用可能 | 英語、フランス語 |
| タイプ | ビデオゲーム |
| Webサイト | phylo.cs.mcgill.ca [1] |
Phyloは、多重配列アラインメント最適化に関する実験的なビデオゲームです。 [1]マギル大学バイオインフォマティクスセンターによって開発され2010年11月に無料のFlashゲームとしてリリースされました。目的を持ったゲームとして設計されており、プレーヤーはさまざまな系統分類群のヌクレオチド配列を表すパターンマッチングパズルを解き、コンピューターアルゴリズムでアラインメントを最適化します。異なる色のブロックとして表される各ヌクレオチド配列を整列させることで、プレーヤーはできるだけ多くの色を一致させ、ギャップを最小限に抑えることで、各配列セットの最高ポイント値スコアを作成しようとします。
Phyloによって生成されたヌクレオチド配列は、UCSC Genome Browserの実際の配列データから取得されます。高スコアのプレーヤー アラインメントはデータとして収集され、より強力なスコアリング アルゴリズムでさらに評価するために、McGill Centre for Bioinformatics に送り返されます。現在のコンピューター生成スコアよりも高いスコアを獲得したプレーヤー アラインメントは、最適化としてグローバル アラインメントに再導入されます。
背景
系統学における多重配列アラインメントの目的は、子種の配列を最も最近の共通祖先の配列と比較することにより、それぞれの種の最も可能性の高いヌクレオチド配列を決定することである。このような最適な多重配列アラインメントの生成は、通常、必要な突然変異の数を最小限に抑えることで最も可能性の高い進化の結果を見つける動的計画法アルゴリズムによって決定される。これらのアルゴリズムは、それぞれの種の配列内の各ヌクレオチドの系統樹を生成し、子種のツリーを比較することにより共通祖先の遺伝子配列を決定する。次に、アルゴリズムは完成した系統樹にスコアを付けて並べ替え、最大の節約スコアを持つアラインメントが最適であり、したがって最も進化的に可能性の高い多重配列アラインメントであると決定される。しかし、多数の配列に対してこのような最適なアラインメントを見つけることは、NP完全問題であると決定されている。
Phylo は、代わりに人間ベースの計算を使用して、インタラクティブな遺伝的アルゴリズムを作成し、多重配列アラインメントの問題を解決します。祖先配列の生成と節約スコアリングは、依然としてFitch–Margoliash 法のバリエーションを使用して計算されますが、Phylo はUCSC ゲノム ブラウザーから取得した遺伝子配列をパターン マッチング ゲームに抽象化して、アルゴリズム的にすべての可能性のあるツリーを考慮するのではなく、人間のプレーヤーが最も可能性の高いアラインメントを提案できるようにします。
ゲームプレイ
Phyloの各パズルは、整列させるべき配列断片の総数と、その断片が人間に関係する病気に基づいて分類されます。パズルを選択すると、整列させるべき各種の遺伝子配列断片が、色付きのブロックとして表され、それぞれ 1 行のグリッド上に配置されます。遺伝子配列断片の各ヌクレオチドは、グリッドに沿って自由に移動できます。その後、プレーヤーは必要に応じて配列を調整し、各列で配列間の色の一致を最大化しながら、表示されるギャップの数を最小限に抑えることができます。
シーケンス アラインメントのスコア付けは、各プレイヤーがアラインメントしたシーケンスを、各ノードで生成されたアルゴリズムで決定された祖先シーケンスと比較することによって行われます。色が一致するとスコアは +1、色が一致しないとスコアは -1、ギャップが開くと -5、既存のギャップが広がると -1 になります。すべての比較の合計が数秒ごとに決定され、そのプレイヤーのアラインメントの最終スコアが算出されます。各パズルでは、ゲーム開始時に使用できるシーケンスは最初は少数です。プレイヤーは、次のラウンドに進み、一致するシーケンスをさらにアンロックする前に、コンピューターで決定された標準スコアを上回る必要があります。プレイヤーは、各パズルでコンピューターによって生成された最終標準スコアと一致するかそれを上回ることで勝利し、シーケンス アラインメントをデータベースに送信できます。
レベル
2019 年 5 月現在[アップデート](v 3.1.5)、Phyloには 3 つのゲーム モードがあります。
- ガイド付きチュートリアルでレベルが整理されたストーリーモード
- オリジナルのPhyloモード、病気の選択
- RNA分子の新しいリボモードでは、配列とRNA二次構造（ステムループ）の両方が整列します。[2]
結果
コンピューターの出力と比較して、プレイヤーはアラインメントの 70% を改善することができました。[1] 2013 年にPhylo の開発者は Open-Phylo (現在は廃止) と呼ばれるウェブサーバーを構築しました。このサーバーでは、研究者が独自の配列セットをアップロードして、プレイヤーがアラインメントすることができます。コンピューターのアラインメントと比較して、熟練したプレイヤーは、配列アラインメント アルゴリズムでできることよりも主に小さな改善を行うことができました。人間が提案したアラインメントが大幅に優れているという小さなケースもいくつかありました。[3] 5 年間の Phylo の歴史的データに関する 2017 年のレポートでも同様の結論に達しています。[4]
参照
参考文献
- ^ abc カウリコウ、A.;ルーマニス、G.カム、A。クァク、Ｄ．レオン、C.ウー、Ｃ．ザルール、E.ファイロ、L.サルメンタ、M.ブランシェット、M. Waldispühl、J.ファイロ プレイヤーズ (2012)。ミシャラク、パヴェル (編)。 「Phylo: 複数の配列アライメントを改善するための市民科学アプローチ」。プロスワン。7 (3): e31362。Bibcode :2012PLoSO...731362K。土井：10.1371/journal.pone.0031362。PMC 3296692。PMID 22412834。
- ^ Waldispühl, J; Kam, A; Gardner, PP (2015). 「オンラインコンピュータゲームによる RNA 構造アラインメントのクラウドソーシング」(PDF) . Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing : 330–41. PMID 25592593.
- ^ Kwak, D; Kam, A; Becerra, D; Zhou, Q; Hops, A; Zarour, E; Kam, A; Sarmenta, L; Blanchette, M; Waldispühl, J (2013). 「Open-Phylo: 多重配列アラインメントのためのカスタマイズ可能なクラウドコンピューティングプラットフォーム」.ゲノム生物学. 14 (10): R116. doi : 10.1186/gb-2013-14-10-r116 . PMC 4014878. PMID 24148814 .
- ^ Waldispühl, Jérôme; Blanchette, Mathieu; Ahsan, Faizy; Singh, Akash (2017年9月21日). 「オンライン大規模ゲノミクスコンピュータゲームからの教訓」.第5回AAAIヒューマンコンピューティングおよびクラウドソーシング会議.
外部リンク
- Phylo 公式ホームページ