Игра проект геном: Project Genom — обзоры и оценки игры, даты выхода DLC, трейлеры, описание

Project Genom — обзор и оценки, дата выхода, описание, новости, вся информация

Об игре

Об игре

Разработчик:

Neuronhaze

Хронология событий

12 октября 2016

Windows (PC)

Свернуть

Обзор игры Project Genom

Покинув Землю, человечество устремилось к звездам в поиске нового дома, но столкнулось с немыслимыми проблемами в виде других агрессивных обитателей космоса, недружелюбной средой новых планет, нехваткой ресурсов и прочими радостями юного переселенца.

Игра разрабатывается независимой студией Neuronhaze и представляет собой мультиплеерный шутер с развитой ролевой системой. Помимо нелинейного сюжета, non-target системы боя и обилия вооружения, разработчики обещают нам возможность строить собственный транспорт, дроидов и даже космический корабль для полетов на новые планеты.

Так же примечательна система развития персонажа, не имеющая никаких ограничений в количестве и виде изучаемых навыков, и где рост любого навыка или умения зависит от того, как часто игрок пользуется той или иной способностью персонажа. Постоянно стреляете из пистолета? Значит, этот вид оружия будет наиболее убойным в ваших руках.

Но не только большие пушки спасут людскую расу. В игре найдут свое призвание и любители ближнего боя, получив в свое распоряжение мечи и глефы. Так же всегда можно будет заполучить специальную экипировку в виде огромного робота, экзоскелета с уникальным вооружением или вообще мутировать свое тело до неузнаваемости, заполучив новые способности.

Реклама

Новости игры

Видеоигры

Project Genom уходит на доработку

Команде удалось найти необходимые средства, поэтому уже в декабре начнется доработка тайтла. Таким образом, в ближайшее время будет ограничен доступ к игровым мирам, пока все работы не будут завершены.

Видеоигры

Project Genom — Еженедельный отчет разработчиков. Создание мира, анимация персонажей и многое другое

Открытый мир MMORPG Project Genom продолжает расти и развиваться. Команда разработчиков выложила новый еженедельный отчет, который повествует о начальной локации и ее непосредственном окружении. Поклонники узнают..

Видеоигры

Project Genom — Еженедельный отчет (#2): новая версия движка, женская броня и НПС

Команда MMORPG Project Genom выложила второй еженедельный отчет, посвященный разработке игры. И удалось узнать следующее: — Произошел переход движка Unreal Engine на версию 4.15. Также вовсю идет работа над сетевой частью проекта. -..

Видеоигры

Project Genom — Еженедельный отчет. О моделях персонажей, экипировке и не только

Команда MMORPG Project Genom выложила свой первый еженедельный отчет, в котором затрагиваются все аспекты разработки.

И удалось узнать следующую информацию: — Разработчики полностью переписали алгоритм стрельбы. Так что у..

Видеоигры

Project Genom — Работа над улучшением игры продолжается

Разработка MMORPG Project Genom идет полным ходом. Своего выхода ждет множество уникальных персонажей. Совсем скоро в Авалоне появятся девушки, отсутствие которых игроки уже успели заметить. Важную роль в мире игры будут..

Все новости Project Genom

Вернуться на главную

Похожие игры

Project Genom MMORPG, Экшен. Обзор, публикации, гайды, дата выхода и другие события игры Project Genom

Публикации Project Genom

Размер игрового мира в Project Genom увеличился в десять раз

07 мая 2018 в 14:43

Многопользовательский Sci-Fi шутер от отечественных разработчиков ​Project Genom​ находится в раннем доступе уже достаточно длительное время

На PTS серверы Project Genom поступило большое обновление

06 марта 2018 в 10:18

Команда многопользовательской Sci-Fi MMORPG Project Genom наконец выпустило большое обновление для игры, которое уже тестируется на PTS серверах. Оно…

Для Project Genom готовится глобальное обновление

27 февраля 2018 в 14:07

Компания NeuronHaze опубликовала на официальном сайте пост, в котором говорится о грядущем глобальном обновлении научно-фантастической…

Все публикации →

Обзор игры Project Genom

Project Genom — новая научно-фантастическая мморпг от отечественных инди-разработчиков на движке Unreal Engine 4. Игра создается не первый год и может похвастаться рядом интересных задумок, многие из которых уже реализованы в том или ином виде.

Project Genom повествует о выживании людей на планете Авалон, куда им пришлось перебраться после уничтожения Земли. Но они оказываются не единственными, кто положил глаз красивую планету: враждебная и более развитая раса Алмер встала у них пути.

Боевая система представляет собой шутер от третьего лица, в ее основе лежит non-target механика. Важной частью вашей виртуальной жизни в Project Genom станут космические путешествия: вы сможете построить собственный космолет и даже использовать его для огневой поддержки в сложных сражениях. Помимо космических кораблей, в игре вас ждет большое разнообразие сухопутного и воздушного транспорта, в том числе и ездовые животные.

Для развития навыков персонажа в Project Genom используется система, схожая с играми серии Elder Scrolls — чем чаще вы используете умения, тем эффективнее они становятся, открывая новые возможности. Более того, вы сможете использовать паразитов для получения мутаций, открывающих уникальные способности.

В Project Genom много и других интересных особенностей, например, вы сможете использовать роботов и экзоскелеты. Также имеется система домовладения и апгрейда апартаментов, включая ангар. Разумеется, будет в игре и добыча ресурсов с крафтом. Еще одна интересная фишка — эволюция противников в реальном времени.

Дата выхода пока не оглашается, а вот ранний доступ в стиме запланирован на октябрь 2015.

Напишите отзыв, публикацию или задайте вопрос. Ваш отзыв поможет кому-то сделать выбор. Спасибо, что делитесь опытом! Рецензии проходят предварительную модерацию.

Одной строкой о Project Genom

YouTube | en | 07 мая 2018 в 02:08

https://store.steampowered.com/app/389040/Project_Genom/ https://pgenom.com

YouTube | en | 07 мая 2018 в 02:07

https://store.steampowered.com/app/389040/Project_Genom/ https://pgenom.com/

YouTube | en | 07 мая 2018 в 02:06

https://store.steampowered.com/app/389040/Project_Genom/ https://pgenom.com/

— | 19 марта 2018 в 23:16

Вступительное слово Приветствуем, друзья! Мы продолжаем разработку и улучшение Project Genom совместно с нашими тестерами. Прошедшая неделя тестирований показала хорошие результаты. Сервера, сеть и база данных стабильны. Значительных недоработок

— | 16 марта 2018 в 05:16

Spent an hour just exploring. All I can say is WOW ! You have done such a wonderful job on the new world. I keep finding new eye candy everywhere I go. Even the inside of the Ark looks better than on the main servers. I had to stop and compliment

В центре внимания

Ремейк Silent Hill 2, новая часть, спин-офф, интерактивный проект и фильм — Итоги презентации Silent Hill Transmission

Обзор Dakar Desert Rally — «Красиво, увлекательно, но не без проблем»

Traha Global, WOW: Dragonflight и Evil West — Игры ноября 2022

Обзор игрового руля PXN V10 — «Все ли так хорошо?»

Обзор Asterigos: Curse of the Stars — «Путешествие в проклятый город»

Обзор Overwatch 2 — «Патч или полноценный сиквел?»

Головоломка Phylo DNA

Головоломка Phylo DNA

Решите головоломку и помогите в исследовании генетических заболеваний

Что такое Фило?

Сравнение геномов различных видов является одним из самых фундаментальных и мощных методов в молекулярной биологии. Это помогает нам расшифровать нашу ДНК и идентифицировать новые гены. Хотя может показаться, что это всего лишь игра, Phylo на самом деле представляет собой платформу для использования вычислительной мощности человечества для решения проблемы выравнивания множественных последовательностей.

Что такое выравнивание нескольких последовательностей?

Выравнивание последовательностей — это способ упорядочивания последовательностей ДНК, РНК или белка для выявления областей сходства. Эти сходства могут быть следствием функциональных, структурных или эволюционных отношений между последовательностями. Из такого сопоставления биологи могут сделать вывод об общем эволюционном происхождении, определить функционально важные сайты и проиллюстрировать мутационные события. Что еще более важно, биологи могут проследить источник определенных генетических заболеваний.

Проблема

Традиционно алгоритмы множественного выравнивания последовательностей используют сложные вычислительные эвристики для выравнивания последовательностей. К сожалению, использование эвристики не гарантирует глобальной оптимизации, поскольку для достижения оптимального выравнивания потребовались бы чрезмерно большие вычислительные ресурсы. Отчасти это связано с огромным размером генома, который состоит примерно из трех миллиардов пар оснований, и возрастающей вычислительной сложностью, возникающей в результате каждой дополнительной последовательности в выравнивании.

Наш подход

В ходе эволюции люди научились распознавать закономерности и эффективно решать проблемы со зрением. Абстрагируя множественное выравнивание последовательностей для манипулирования шаблонами, состоящими из цветных фигур, мы адаптировали проблему, чтобы извлечь выгоду из человеческих возможностей. Взяв данные, которые уже были выровнены эвристическим алгоритмом, мы позволяем пользователю оптимизировать там, где алгоритм мог дать сбой.

Данные

Все выравнивания были доступны через UCSC Genome Browser. На самом деле, все выравнивания содержат участки ДНК человека, которые, как предполагалось, связаны с различными генетическими заболеваниями, такими как рак молочной железы. Каждое выравнивание принимается, анализируется и сохраняется в базе данных, где оно в конечном итоге будет повторно введено обратно в глобальное выравнивание в качестве оптимизации.

Видео

Публикации

• Кавриков А., Руманис Г., Кам А., Квак Д., Леунг С., Ву С., Зароур Э., Фило Плейерс, Сармента Л., Бланшетт М., Валдиспюль Дж. (2012) Фило: подход гражданской науки к улучшению выравнивания нескольких последовательностей. PLoS ONE 7(3): e31362. doi:10.1371/journal.pone.0031362
• Квак Д., Кам А., Бесерра Д., Чжоу К., Хопс А., Зароур А., Кам А., Сармента Л., Бланшетт М., Вальдиспюль Дж. (2013) Open-Phylo: настраиваемая платформа крауд-вычислений для множественного выравнивания последовательностей. Биология генома, 14: R116. doi: 10.1186/gb-2013-14-10-r116
• А. Сингх, Ф. Ахсан, М. Бланшетт, Дж. Вальдиспюль (2017). Уроки компьютерной онлайн-игры по массивной геномике. В материалах Пятой конференции AAAI по человеческим вычислениям и краудсорсингу (HCOMP 2017). п. 177-186. Open-Phylo: настраиваемая платформа крауд-вычислений для множественного выравнивания последовательностей. Биология генома, 14: R116. https://aaai.org/ocs/index.php/HCOMP/HCOMP17/paper/view/15931

• Руководитель проекта

• Жером Вальдиспюль

• Научные консультанты

• Матье Бланшетт
• Пол Гарднер
• Антуан Тали

• Команда разработчиков

• Крис Дрогарис
• Акаш Сингх
• Елена Назарова
• Лэнс Чжоу
• Тим Лю
• Александр Бутяев

• Музыка и графика

• Предоставлено Shutterstock

Поддерживается

Подпишитесь на нас

Не стесняйтесь подписываться на нас, чтобы следить за этим проектом.

Электронная почта для получения технической помощи:
[email protected]

Игры с научной целью | Геномная биология

• Основные результаты исследований
• Опубликовано: 28 декабря 2011 г.

• Бенджамин М. Гуд ¹ и
• Эндрю I Су ¹  

Биология генома том 12 , номер статьи: 135 (2011) Процитировать эту статью

• 15 тыс. обращений

• 49 цитирований

• 67 Альтметрический

• Сведения о показателях

Abstract

Игра «Складывание белков» Foldit показывает, что игры являются эффективным способом привлечения, вовлечения и организации обычных граждан для решения сложных научных задач.

Перед современной наукой стоят огромные задачи. От классификации терабайтов астрономических изображений до аннотирования гигабаз последовательности генома — многие из этих задач требуют огромных человеческих усилий. Для решения такого рода трудоемких проблем ученые все чаще стремятся использовать добровольные взносы больших сообществ людей, не входящих в традиционное научное сообщество. Эти краудсорсинговые инициативы работают путем распределения необходимой когнитивной работы между умами тысяч, а иногда и миллионов добровольцев, отражая то, как проект «Поиск внеземного разума» (SETI) впервые распределил вычислительные задачи между многими персональными компьютерами в мире. Эта общая стратегия успешно использовалась, например, для классификации морфологии неизведанных галактик [1], для проведения всесторонних экологических переписей [2] и для систематизации знаний о функциях генов человека [3]. Ключевой задачей для успеха этих усилий является воодушевление необходимого числа добровольцев.

Мотивы людей, которые добровольно вносят свой вклад в краудсорсинговые инициативы, широко обсуждались, но они варьируются от альтруизма до эгоизма и общего чувства цели. Одна из новых тенденций расширяет этот список мотивов, включив в него стремление развлечься и получить удовольствие от игр. В частности, Дэвид Бейкер и его коллеги [4] описали несколько историй успеха своей игры для сворачивания белков под названием Foldit. Среди этих успехов самым последним и, возможно, самым новаторским была разработка нового алгоритма сворачивания белка игроками.

Увлекательное складывание протеинов

Геймеры больше не просто пытаются выигрывать игры. У них большая миссия. У них есть миссия стать частью чего-то эпического [5].

Во многих самых успешных видеоиграх основная миссия игроков одна и та же: спасти мир. Будь то инопланетные захватчики или вирусы, создающие зомби, неминуемая опасность для человечества уже рядом, и вы единственный, кто может ее остановить. Foldit использует тот же инстинкт, чтобы мотивировать игроков на столь же эпическую миссию, в частности, чтобы раскрыть секреты сворачивания белков.

По своей реализации Foldit представляет собой визуальную игру-головоломку. Игроку предоставляется первичная белковая последовательность или частично свернутая структура, а затем предлагается найти ее трехмерную структуру с наименьшей энергией [6]. Игроки в интерактивном режиме манипулируют структурой белка, вытягивая, скручивая и вытягивая белковую основу и боковые цепи в различные конформации. Foldit также предоставляет игрокам панель инструментов, которые автоматизируют общие операции, такие как «покачивание», которое выполняет локальную минимизацию энергии на основе градиента.

Foldit обеспечивает постоянную обратную связь с игроком о качестве его попыток сложить карты посредством оценки в реальном времени, полученной с помощью функции свободной энергии Розетты. По мере того, как закапывается больше гидрофобных остатков и устанавливается больше водородных связей, общее количество очков игрока увеличивается. Кроме того, интерфейс предоставляет визуальные подсказки, которые выделяют, например, стерические коллизии, которые необходимо разрешить. Процесс ручного складывания белка дает игрокам визуальное удовлетворение от решения головоломки, что, помимо улучшения их числового счета, дает некоторые психологические преимущества игрового процесса.

Foldit — это еще и социальная игра. Используя веб-сайт и предоставленное программное обеспечение, игроки могут делиться своими частично решенными головоломками и стратегиями складывания, общаться вживую с другими игроками и вносить свой вклад в вики для сообщества Foldit. Игроки также могут присоединяться к командам, участвовать в конкурсах и отслеживать свои успехи в списках лидеров.

От структурного решения к открытию алгоритма

Научная ценность системы Foldit была впервые продемонстрирована, когда было показано, что игроки могут решать определенные задачи прогнозирования структуры. В первой крупной публикации, посвященной Foldit, Бейкер и его коллеги [6] показали, что игроки во многих случаях могут генерировать лучшие прогнозы структуры, чем самая современная программа прогнозирования структуры Rosetta. Затем компания Foldit выпустила свою армию папок для решения структуры ретровирусной протеазы обезьяньего вируса Мейсона-Пфайзера, проблемы, которая ранее была неразрешима как вычислительными, так и экспериментальными методами [7]. После 3 недель игры были отобраны лучшие решения, и, что примечательно, решение для этой ранее нерешенной структуры было найдено и впоследствии подтверждено. Это достижение сделало Foldit законным ресурсом для сообщества специалистов по структурной биологии.

Хотя решение отдельных структур является ценным, еще более сложной задачей является развитие способности решать любые структуры автоматически. Соответственно, Бейкер и его коллеги [4] недавно проверили умение сообщества геймеров разрабатывать алгоритмы сворачивания белков. Foldit предоставляет игрокам интерфейс для создания сценариев, который они могут использовать для разработки и выполнения своих собственных «рецептов» складывания. Рецепты могут быть созданы с использованием языка сценариев или графического интерфейса, который позволяет игрокам объединять различные действия по складыванию в рабочий процесс. Эти рецепты могут быть переданы другим игрокам и расширены ими во многом так же, как разработчики могут смешивать и сопоставлять код из проектов программного обеспечения с открытым исходным кодом.

В течение 3,5 месяцев исследования 568 игроков Foldit написали 5 202 рецепта складывания, которые в совокупности были выполнены более 150 000 раз. Обмен между игроками привел к социальной эволюции лучших стратегий. В частности, единственная стратегия под названием «Синий предохранитель» в конечном итоге стала доминировать в ландшафте рецептов, ее использовали более чем в три раза чаще, чем любую другую стратегию. При детальном рассмотрении Blue Fuse показал сильное сходство с неопубликованным алгоритмом под названием «Fast Relax», который параллельно разрабатывался сотрудниками лаборатории Бейкера. Применяя оба алгоритма в рамках вычислительных ограничений среды Foldit, Blue Fuse продемонстрировал превосходную производительность по сравнению с алгоритмом, разработанным профессиональными структурными биологами.

Несмотря на то, что окончательный автор рецепта Blue Fuse внес важные изменения, которые сделали его успешным, это было бы невозможно без работы других членов сообщества. По сути, сообщество геймеров совместно написало алгоритм Blue Fuse, используя Foldit в качестве распределенной среды разработки программного обеспечения. Бейкер и его коллеги [4] отметили, что Blue Fuse был адаптацией алгоритма другого игрока, «Acid Tweaker v0.5», и что сам Blue Fuse впоследствии был адаптирован в различных формах многими разными игроками. Хотя первые успехи инициативы Foldit подчеркнули способность игры использовать навыки пространственного мышления человека, задача разработки алгоритмов складывания зависит от гораздо более широкого и менее распространенного набора навыков. Показав, что игры можно использовать для мотивации вклада такого уровня сложности, Foldit снова расширил возможности научных игр.

Неиспользованный потенциал

Foldit оказался полезным новым инструментом в изучении фолдинга белков. Использование игр для доступа к мудрости толпы привело к ощутимым достижениям. Интересно рассмотреть, можно ли продуктивно использовать игры в других областях биологии, включая геномику. Например, можно ли построить игру, предсказывая фенотип по генотипу?

В дополнение к расширению научного охвата игр также имеется возможность существенно увеличить количество научных игроков. С момента выпуска Foldit привлек почти 230 000 игроков. Что наиболее примечательно, так это не то, насколько массивна эта фигура, а то, насколько массивнее она могла бы стать. Подсчитано, что сотни миллионов геймеров по всему миру в совокупности проводят более 3 миллиардов часов в неделю, играя в видеоигры [5]. Если бы хотя бы 1% этих усилий, которые сейчас тратятся на такие занятия, как Solitaire, World of Warcraft и Angry Birds, можно было бы регулярно направлять на целенаправленные научные игры, мы могли бы выполнить всю работу, проделанную игроками Foldit за последние 3 года, много раз. каждую неделю.

Научное открытие или открытие ученых?

Большинство краудсорсинговых инициатив, включая другие так называемые «игры с целью» [8], работают путем разложения одного крупного проекта на очень большое количество простых задач, которые затем распределяются среди очень большого числа участников. Например, ESP Game (названная в честь явного экстрасенсорного восприятия, задействованного в игровом процессе) преуспела в создании меток для миллионов изображений, распределив эту задачу между десятками тысяч игроков [9].]. Для подобных краудсорсинговых проектов практически любой волонтер может внести ощутимый, пусть и небольшой вклад, пройдя минимальное обучение. И каждый дополнительный вклад постепенно приближает весь проект к общей цели.

Однако задача укладки белков непроста и не поддается легкому разложению. Независимо от того, представлено ли это в контексте игры или нет, написание алгоритма для решения белковых структур является сложной задачей, решение которой требует как таланта решения проблем, так и настойчивости.

Поэтому разработчики Foldit разработали качественно иной тип краудсорсингового проекта. Foldit использует игру для набора большого количества участников в качестве механизма выявления игроков с исключительными навыками. Его большое сообщество игроков и четко определенная система подсчета очков позволяют Foldit идентифицировать относительно небольшое количество игроков, которые могут внести ощутимый вклад в достижение научных целей. Эта уникальная и беспрецедентная группа ученых-геймеров состоит из высококвалифицированных специалистов по решению проблем с чрезвычайно разнообразным опытом — идеальный рецепт для творческого группового решения проблем. Без Foldit этот талант и энергия, вероятно, были бы использованы для менее важных задач, таких как избавление игрового мира от зомби.

Зоран Попович, один из основателей проекта Foldit, имеет поистине дерзкие амбиции в отношении своего сообщества игроков:

Наша конечная цель состоит в том, чтобы обычные люди играли в игру и в конечном итоге стали кандидатами на получение Нобелевской премии [10].

Независимо от того, даст ли Foldit в конечном итоге возможность одному из своих игроков выиграть высшую награду науки, из этих недавних исследований становится ясно, что целенаправленно разработанные игры могут способствовать научному прогрессу. И это действительно эпично.

Ссылки

1. «>

   Lintott CJ, Schawinski K, Slosar A, Land K, Bamford S, Thomas D, Raddick MJ, Nichol RC, Szalay A, Andreescu D, Murray P, van den Berg J: Galaxy Zoo: полученные морфологии из визуального осмотра галактик Слоановского цифрового обзора неба. Mon Not Roy Astron Soc. 2008, 389: 1179-1189. 10.1111/j.1365-2966.2008.13689.х.

   Артикул Google ученый

2. Салливан Б.Л., Вуд К.Л., Илифф М.Дж., Бонни Р.Е., Финк Д., Келлинг С.: eBird: сеть наблюдения за птицами на базе граждан в области биологических наук. Биол Консерв. 2009 г., 142: 2282-2292. 10.1016/j.biocon.2009.05.006.

   Артикул Google ученый

3. Huss JW, Orozco C, Goodale J, Wu C, Batalov S, Vickers TJ, Valafar F, Su AI: генетическая вики для аннотации функций генов сообществом. PLoS биол. 2008, 6: e175-10.1371/journal.pbio.0060175.

   Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

4. «>

   Хатиб Ф., Купер С., Тика М.Д., Сюй К., Македон И., Попович З., Бейкер Д., Игроки Ф.: открытие алгоритма игроками, играющими в игру по складыванию белка. Proc Natl Acad Sci USA. 2011, 108: 18949-18953. 10.1073/пнас.1115898108.

   Артикул пабмед КАС ПабМед Центральный Google ученый

5. МакГонигал Дж. Реальность нарушена: почему игры делают нас лучше и как они могут изменить мир. 2011, Нью-Йорк: Пингвин

   Google ученый

6. Купер С., Хатиб Ф., Трейль А., Барберо Дж., Ли Дж., Бинен М., Ливер-Фэй А., Бейкер Д., Попович З., Игроки Ф.: Прогнозирование белковых структур с помощью многопользовательской онлайн-игры. Природа. 2010, 466: 756-760. 10.1038/природа09304.

   Артикул пабмед КАС ПабМед Центральный Google ученый

7. Khatib F, Dimaio F, Cooper S, Kazmierczyk M, Gilski M, Krzywda S, Zabranska H, ​​Pichova I, Thompson J, Popovic Z, Jaskolski M, Baker D: Кристаллическая структура мономерной ретровирусной протеазы, разрешенная белком складные игровые плееры. Nat Struct Mol Biol. 2011, 18: 1175-1177. 10.1038/nsmb.2119.

   Артикул пабмед КАС ПабМед Центральный Google ученый

8. Ан Лв, Даббиш Л: Разработка игр с определенной целью. Коммунальный АКМ. 2008, 51: 58-67.

   Google ученый

9. Ан Лв, Дэббиш Л: Маркировка изображений с помощью компьютерной игры. Материалы конференции ACM CHI 2004 по человеческому фактору в вычислительных системах: 24–29 апреля 2004 г .; Вена, Австрия. Под редакцией: Дайкстра-Эриксон Э., Челиги М. 2004, ACM Press, 319-326.

   Глава Google ученый

10. Foldit: конкурентоспособный фолдинг белков для медицинских наук. [http://www.engr.washington.edu/facresearch/highlights/cse_foldit.html]

Ссылки для скачивания

Информация об авторе

Авторы и филиалы

1. Департамент молекулярных и экспериментальных исследований, The Scripp Institute, La Jolla, CA, 92037, США

   Бенджамин М.