Bioinformatik | Effizienter Mit KI in Die Forschung Starten

In der Bioinformatik ist AlphaFold das bekannteste.

AlphaFold ist ein Deep-Learning-System, das erstmals 2018 von DeepMind veröffentlicht wurde und hauptsächlich zur Vorhersage der Proteinstruktur verwendet wird.Viele Branchenkenner beschreiben es als „eine völlige Veränderung der Biologie“.

Tatsächlich gibt es neben bekannten Fortschritten in der Bioinformatik wie AlphaFold,KI findet in zahlreichen biologischen Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Homologiesuche, der multiplen Ausrichtung und Phylogenesekonstruktion, der Genomsequenzanalyse und der Genentdeckung.

Am Beispiel der NanotoxikologieDie bildbasierte Analyse menschlicher Zellen ist ein langwieriger und fehleranfälliger Prozess. Die manuelle Analyse der Bilder und der Vergleich der Scans jeder einzelnen Zelle erfordert viel Zeit.

Mit der kostenlosen Open Source-Software CellProfilerBiologen ohne Programmiererfahrung können sofort einsatzbereite Bildanalysealgorithmen verwenden, um die Auswirkungen von Silbernanopartikeln (AgNPs) auf Leberzellen zu untersuchen.

Bioinformatikkenntnisse sind für die moderne biowissenschaftliche Forschung unverzichtbar geworden. Als biologischer ForscherFähigkeit, Machine-Learning-Tools geschickt in die Datenanalyse zu integrieren,Es wird wissenschaftliche Entdeckungen definitiv beschleunigen und die Effizienz der wissenschaftlichen Forschung verbessern.

In diesem Artikel wird kurz beschrieben, wie Biologen mithilfe von KI eine große Zahl sich wiederholender Experimente vermeiden und den traditionellen wissenschaftlichen Forschungsprozess aus der Perspektive der Werkzeugressourcen, Methoden und Ansätze sowie der Kommunikation mit Kollegen beschleunigen.

Lesen Sie den Originalartikel:

Folgen Sie dem offiziellen Konto und antworten Sie mit „Bioinformatik“, um das vollständige PDF des Dokuments zu erhalten.

Vertraut mit gängigen KI-Tools

KI spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Effizienz wissenschaftlicher Forschung.Bildanalysealgorithmen können Forschern dabei helfen, Zelleigenschaften schneller und quantitativer zu vergleichen, und sie so von massiver, sich wiederholender Arbeit befreien. Durch adaptives Lernen kann dieser Prozess noch weiter beschleunigt werden.

Darüber hinaus kann KI oft Unterschiede oder Vergleichsmuster erkennen, die Benutzer nicht erwarten würden.Durch die Umwandlung dessen, was die KI „sieht“, in numerische Daten können komplexe biologische Bilder in ein relativ einfaches mathematisches Problem und letztendlich in ein datenwissenschaftliches Problem umgewandelt werden.

Am Beispiel von CellProfiler: Dieses Online-Open-Source-Tool verfügt über eine einfache Benutzeroberfläche und ist sofort einsatzbereit. Es kann eine große Anzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning ausführen, sodass Benutzer Pipelines anpassen und automatisierte Analysen quantitativer Formen, Eigenschaften und Muster durchführen können.

Darüber hinaus gibt es Open-Source-KI-Tools wie ilastik, QuPath und CDeep3M.Es sind keine umfassenden Programmierkenntnisse erforderlich und mit etwas Übung können Sie diese Tools zum Lösen von Zell- und Bildanalyseproblemen verwenden.

Verbessern Sie Ihre beruflichen Fähigkeiten und verringern Sie die Kluft zwischen Gleichgesinnten

Heutige Bioinformatiker müssen ihre beruflichen Fähigkeiten in folgenden Bereichen verbessern:

1. Sie verfügen über bestimmte Programmierkenntnisse, beherrschen allgemeine Programmiersprachen wie Python und sind geübt im Umgang mit Python für Textverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen, Webdienste und andere Aufgaben.
2. Entwickeln Sie bewusst Ihre mathematischen und statistischen Grundkenntnisse, die Ihnen für Ihre berufliche Entwicklung von großem Nutzen sein werden.
3. Seien Sie gut im Umgang mit Tools, sei es die Scikit-Learn-Bibliothek für maschinelles Lernen oder ChatGPT. Diese Tools können die Lernschwelle für KI-bezogenes Wissen senken.
4. Lernen Sie hochwertige Online-Kurse im Selbststudium. Sie können auf die hochwertigen Kurse auf Online-Plattformen wie Coursera, edX und Udacity zurückgreifen.
5. Nehmen Sie an Online- und Offline-Seminaren teil, um die Kommunikation mit Kollegen zu vertiefen und modernste Lernmethoden auszutauschen

Streben Sie nach langfristigem Wert und konzentrieren Sie sich auf tatsächliche Ergebnisse

Für die traditionelle wissenschaftliche Forschung ist es nicht notwendig, die neueste Technologie zu verfolgen.

Die KI-Technologie verändert sich täglich, die Wissenschaft jedoch nicht jede Woche. Wenn Forscher täglich damit beschäftigt sind, die neuesten Tools zu integrieren und mit dem Fortschritt der Literatur Schritt zu halten, geraten sie unweigerlich in einen Zustand der Erschöpfung.Besser ist es, innezuhalten und darüber nachzudenken, welche Methoden und Fortschritte für die eigene wissenschaftliche Forschung am nützlichsten sind.

Obwohl Computer Vorteile wie hohe Effizienz und die Fähigkeit zur Anpassung von Regeln bei der Verarbeitung biologischer Bildanalyseaufgaben haben, ist zu beachten, dass die Einführung von KI in den wissenschaftlichen ForschungsprozessAchten Sie besonders auf Risiken und Herausforderungen wie Unsicherheit und menschliche Voreingenommenheit.Wir sind bestrebt, die Ergebnisse neutral, glaubwürdig und erklärbar zu gestalten.

Gleichzeitig stellt das Datenmanagement auch für AIForScience eine große Herausforderung dar.Bei manchen Projekten fallen Hunderte Megabyte an Bild- und Messdaten an. Die meisten aktuellen wissenschaftlichen Forschungsprojekte sind interdisziplinär und erfordern zur Verstärkung des Projektteams mehr Fachkräfte mit Fähigkeiten zur Verarbeitung hochdimensionaler Daten und ausreichenden Kenntnissen in den Datenwissenschaften.

Erweitern Sie die globale Perspektive und lernen Sie von der Community

Im Bereich der Biowissenschaften gibt es einige sehr aktive Online-Communitys und hochwertige Projektadressen.Diese Gruppen bringen Benutzer aus der ganzen Welt an der Schnittstelle zwischen KI und Biologie zusammen und einige Mitglieder sind sehr bereit, ihr Wissen zu teilen.

Zu diesen Ressourcen gehören:

* forum.image.sc:Scientific Imaging Software Discussion Group, eine Zusammenarbeit zwischen dem Broad Institute und der University of Wisconsin-Madison

* BioStars.org:Online-Diskussionsgruppe mit Schwerpunkt auf Bioinformatik, Computergenomik und biologischer Datenanalyse

* GitHub.com:Bioinformatikbezogene Projektbeispiele und Code

Auch,Der beste Weg, Ihre KI-Kenntnisse zu verbessern, ist Übung.Neben der Teilnahme an Diskussionen und dem Lernen aus den Erfahrungen anderer können Bioinformatiker auch eine Reihe von Wettbewerbsprojekten auf Kaggle ausprobieren, um im Praxisprozess mit KI-Programmen und -Tools zu spielen.

Der Trend zum interdisziplinären Studium ist unaufhaltsam. Der rationale und angemessene Einsatz von KI wird sicherlich zu einer wichtigen Triebkraft für die Entwicklung der Biowissenschaften werden.Ich hoffe, dass jeder Biologe jetzt damit beginnen und KI nutzen kann, um den wissenschaftlichen Forschungsfortschritt zu beschleunigen und Denkmethoden zu erneuern.