المعلوماتية الحيوية | ابدأ البحث بكفاءة أكبر باستخدام الذكاء الاصطناعي

عندما يتعلق الأمر بعلم المعلومات الحيوية، فإن AlphaFold هو الأكثر شهرة.

AlphaFold هو نظام تعليم عميق تم إصداره لأول مرة بواسطة DeepMind في عام 2018، ويستخدم بشكل أساسي للتنبؤ ببنية البروتين.وقد وصفه العديد من المطلعين على الصناعة بأنه "يغير علم الأحياء بالكامل".

في الواقع، وبصرف النظر عن التطورات المعروفة في مجال المعلوماتية الحيوية مثل AlphaFold،تتمتع الذكاء الاصطناعي بحالات تطبيقية وفيرة في المجالات البيولوجية مثل البحث عن التماثل، والمحاذاة المتعددة وبناء النشوء والتطور، وتحليل تسلسل الجينوم، واكتشاف الجينات.

إذا أخذنا علم السموم النانوي كمثال،إن تحليل الصور للخلايا البشرية هو عملية طويلة وعرضة للخطأ، وتتطلب قدرًا كبيرًا من الوقت لتحليل الصور يدويًا ومقارنة عمليات مسح كل خلية واحدة تلو الأخرى.

باستخدام برنامج CellProfiler مفتوح المصدر المجاني،يمكن لعلماء الأحياء الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة استخدام خوارزميات تحليل الصور خارج الصندوق لاستكشاف تأثيرات جسيمات النانو الفضية (AgNPs) على خلايا الكبد.

أصبحت مهارات المعلوماتية الحيوية ضرورية لأبحاث علوم الحياة المعاصرة. كباحث بيولوجي،القدرة على دمج أدوات التعلم الآلي بمهارة في تحليل البيانات،ومن المؤكد أن ذلك سيؤدي إلى تسريع الاكتشاف العلمي وتحسين كفاءة البحث العلمي.

ستصف هذه المقالة بإيجاز كيف يستخدم علماء الأحياء الذكاء الاصطناعي للتخلص من عدد كبير من التجارب المتكررة وتسريع عملية البحث العلمي التقليدية من منظور موارد الأدوات والأساليب والنهج والتواصل بين الأقران.

التعرف على أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة

تلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تحسين كفاءة البحث العلمي.يمكن أن تساعد خوارزميات تحليل الصور الباحثين على مقارنة خصائص الخلايا بشكل أسرع وأكثر كمية، مما يحررهم من العمل المتكرر الضخم، كما يمكن أن يؤدي التعلم التكيفي إلى تسريع هذه العملية بشكل أكبر.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان اكتشاف الاختلافات أو أنماط المقارنة التي لا يتوقعها المستخدمون.ومن خلال تحويل ما "تراه" الذكاء الاصطناعي إلى بيانات رقمية، يمكن تحويل الصور البيولوجية المعقدة إلى مشكلة رياضية بسيطة نسبيًا وفي نهاية المطاف إلى مشكلة تتعلق بعلم البيانات.

إذا أخذنا CellProfiler كمثال، فإن هذه الأداة مفتوحة المصدر عبر الإنترنت تحتوي على واجهة بسيطة وجاهزة للاستخدام. يمكنه تشغيل عدد كبير من خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق، مما يسمح للمستخدمين بتخصيص خطوط الأنابيب وإجراء تحليل آلي للأشكال والخصائص والأنماط الكمية.

بالإضافة إلى ذلك، هناك أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل ilastik، وQuPath، وCDeep3M.لا يلزم وجود خلفية قوية في البرمجة، ومع الممارسة يمكنك استخدام هذه الأدوات لحل مشاكل تحليل الخلايا والصور.

تحسين المهارات المهنية وتضييق الفجوة بين الأقران

يحتاج علماء المعلومات الحيوية المعاصرون إلى تحسين مهاراتهم المهنية من الجوانب التالية:

1. - امتلاك مهارات معينة في البرمجة، وإتقان لغات البرمجة العامة مثل بايثون، والتمكن من استخدام بايثون في معالجة النصوص والحوسبة العلمية وخدمات الويب والمهام الأخرى؛
2. قم بتنمية قدراتك الرياضية والإحصائية الأساسية بوعي، مما سيكون له فائدة كبيرة في تطوير حياتك المهنية؛
3. كن جيدًا في استخدام الأدوات، سواء كانت مكتبة التعلم الآلي scikit-learn أو ChatGPT، فهذه الأدوات يمكنها خفض عتبة التعلم للمعرفة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي؛
4. دورات تعليمية عالية الجودة عبر الإنترنت يمكنك الرجوع إليها من خلال الدورات عالية الجودة المتوفرة على منصات الإنترنت مثل Coursera وedX وUdacity؛
5. المشاركة في الندوات عبر الإنترنت وخارجها لتعميق التواصل مع الأقران ومشاركة أساليب التعلم المتطورة

السعي لتحقيق القيمة على المدى الطويل والتركيز على النتائج الفعلية

بالنسبة للبحث العلمي التقليدي، ليس من الضروري متابعة أحدث التقنيات.

تتغير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع كل يوم يمر، لكن العلم لا يتغير كل أسبوع. إذا كان الباحثون مشغولين بدمج أحدث الأدوات ومواكبة التقدم في الأدبيات كل يوم، فسوف يقعون حتما في حالة من الإرهاق.من الأفضل أن تتوقف وتفكر في الأساليب والتطورات الأكثر فائدة لأبحاثك العلمية.

على الرغم من أن أجهزة الكمبيوتر تتمتع بمزايا مثل الكفاءة العالية والقدرة على تخصيص القواعد عند معالجة مهام تحليل الصور البيولوجية، إلا أنه تجدر الإشارة إلى أن إدخال الذكاء الاصطناعي في عملية البحث العلميإنتبه بشكل خاص إلى المخاطر والتحديات مثل عدم اليقين والتحيز البشري.نحن نسعى جاهدين لجعل النتائج محايدة وموثوقة وقابلة للتفسير.

وفي الوقت نفسه، تشكل إدارة البيانات أيضًا تحديًا كبيرًا لـ AIForScience.ستقوم بعض المشاريع بتوليد مئات الميغابايتات من بيانات الصور والقياسات. معظم مشاريع البحث العلمي المعاصرة متعددة التخصصات وتتطلب المزيد من المتخصصين الذين يتمتعون بقدرات معالجة البيانات عالية الأبعاد ومعرفة كافية بعلم البيانات للانضمام إلى فريق المشروع.

تعزيز المنظور العالمي والتعلم من المجتمع

هناك بعض المجتمعات عبر الإنترنت النشطة للغاية وعناوين المشاريع عالية الجودة في مجال العلوم البيولوجية.تجمع هذه المجموعات مستخدمين من جميع أنحاء العالم عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والبيولوجيا، وبعض الأعضاء على استعداد كبير للمشاركة.

وتشمل هذه الموارد ما يلي:

* forum.image.sc:مجموعة مناقشة برامج التصوير العلمي، وهي عبارة عن تعاون بين معهد برود وجامعة ويسكونسن ماديسون

* BioStars.org:مجموعة نقاش عبر الإنترنت تركز على المعلوماتية الحيوية، وعلم الجينوم الحاسوبي، وتحليل البيانات البيولوجية

* GitHub.com:أمثلة وأكواد مشاريع متعلقة بالمعلوماتية الحيوية

أيضًا،أفضل طريقة لتحسين مهارات الذكاء الاصطناعي لديك هي الممارسة.بالإضافة إلى المشاركة في المناقشات والتعلم من تجارب الآخرين، يمكن لعلماء المعلومات الحيوية أيضًا تجربة سلسلة من مشاريع المنافسة على Kaggle للعب ببرامج وأدوات الذكاء الاصطناعي في عملية الممارسة.

إن الاتجاه نحو الدراسات متعددة التخصصات لا يمكن إيقافه. ومن المؤكد أن الاستخدام العقلاني والمناسب للذكاء الاصطناعي سيصبح قوة دافعة مهمة لتطوير العلوم البيولوجية.آمل أن يتمكن كل عالم أحياء من البدء من الآن واستخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع التقدم في البحث العلمي وتطوير أساليب التفكير.