Bioinformatique | Démarrez Vos Recherches Plus Efficacement Grâce À L'ia
En matière de bioinformatique, le plus connu est AlphaFold.
AlphaFold est un système d'apprentissage profond publié pour la première fois par DeepMind en 2018, principalement utilisé pour prédire la structure des protéines.De nombreux experts du secteur l’ont décrit comme « un changement radical de la biologie ».
Soutenir la recherche de protéines, de gènes ou de séquences
En fait, outre les avancées bioinformatiques bien connues telles qu’AlphaFold,L’IA a de nombreux cas d’application dans les domaines biologiques tels que la recherche d’homologie, l’alignement multiple et la construction de phylogénie, l’analyse de séquences génomiques et la découverte de gènes.
Prenons l’exemple de la nanotoxicologie.L’analyse d’images de cellules humaines est un processus long et sujet aux erreurs, qui nécessite beaucoup de temps pour analyser manuellement les images et comparer les scans de chaque cellule une par une.
Avec le logiciel open source gratuit CellProfiler,Les biologistes sans expérience en programmation peuvent utiliser des algorithmes d’analyse d’images prêts à l’emploi pour explorer les effets des nanoparticules d’argent (AgNP) sur les cellules du foie.
Actuellement, l'équipe du projet est située au MIT et au Harvard Broad Institute
Les compétences en bioinformatique sont devenues essentielles pour la recherche contemporaine en sciences de la vie. En tant que chercheur en biologie,Capacité à intégrer habilement des outils d'apprentissage automatique dans l'analyse des données,Cela accélérera certainement la découverte scientifique et améliorera l’efficacité de la recherche scientifique.
Cet article décrira brièvement comment les biologistes utilisent l’IA pour se débarrasser d’un grand nombre d’expériences répétitives et accélérer le processus de recherche scientifique traditionnel du point de vue des ressources en outils, des méthodes et des approches, ainsi que de la communication entre pairs.
Familiarité avec les outils d'IA courants
L’IA joue un rôle important dans l’amélioration de l’efficacité de la recherche scientifique.Les algorithmes d’analyse d’images peuvent aider les chercheurs à comparer les caractéristiques cellulaires plus rapidement et quantitativement, les libérant ainsi d’un travail répétitif massif, et l’apprentissage adaptatif peut encore accélérer ce processus.
De plus, l’IA peut souvent détecter des différences ou des modèles de comparaison auxquels les utilisateurs ne s’attendraient pas.En convertissant ce que l’IA « voit » en données numériques, des images biologiques complexes peuvent être transformées en un problème mathématique relativement simple et, en fin de compte, en un problème de science des données.
Prenons l’exemple de CellProfiler, cet outil open source en ligne possède une interface simple et est prêt à l’emploi. Il peut exécuter un grand nombre d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur, permettant aux utilisateurs de personnaliser les pipelines et d'effectuer une analyse automatisée des formes, des caractéristiques et des modèles quantitatifs.
De plus, il existe des outils d’IA open source tels que ilastik, QuPath et CDeep3M.Aucune expérience approfondie en programmation n'est requise et, avec de la pratique, vous pourrez utiliser ces outils pour résoudre des problèmes d'analyse de cellules et d'images.
Améliorer les compétences professionnelles et réduire l'écart entre les pairs
Les bioinformaticiens contemporains doivent améliorer leurs compétences professionnelles dans les domaines suivants :
- Avoir certaines compétences en programmation, maîtriser les langages de programmation généraux tels que Python et maîtriser l'utilisation de Python pour le traitement de texte, le calcul scientifique, les services Web et d'autres tâches ;
- Cultivez consciemment vos compétences mathématiques et statistiques de base, qui seront d’une grande aide pour votre développement de carrière ;
- Soyez doué dans l’utilisation des outils, qu’il s’agisse de la bibliothèque d’apprentissage automatique scikit-learn ou de ChatGPT, ces outils peuvent abaisser le seuil d’apprentissage des connaissances liées à l’IA ;
- Cours en ligne autodidactes de haute qualité, vous pouvez vous référer aux cours de haute qualité sur des plateformes en ligne telles que Coursera, edX et Udacity ;
- Participez à des séminaires en ligne et hors ligne pour approfondir la communication avec vos pairs et partager des méthodes d'apprentissage de pointe
Recherchez la valeur à long terme et concentrez-vous sur les résultats réels
Pour la recherche scientifique traditionnelle, il n’est pas nécessaire de rechercher les dernières technologies.
La technologie de l’IA évolue chaque jour, mais la science ne change pas toutes les semaines. Si les chercheurs sont occupés à intégrer les outils les plus récents et à suivre quotidiennement les progrès de la littérature, ils tomberont inévitablement dans un état d’épuisement.Il est préférable de s’arrêter et de réfléchir aux méthodes et aux avancées les plus utiles pour votre propre recherche scientifique.
Bien que les ordinateurs présentent des avantages tels qu'une grande efficacité et la possibilité de personnaliser les règles lors du traitement des tâches d'analyse d'images biologiques, il convient de noter que l'introduction de l'IA dans le processus de recherche scientifiqueAccordez une attention particulière aux risques et aux défis tels que l’incertitude et les préjugés humains.Nous nous efforçons de rendre les résultats neutres, crédibles et explicables.
Dans le même temps, la gestion des données constitue également un grand défi pour AIForScience.Certains projets généreront des centaines de mégaoctets de données d’image et de mesure. La plupart des projets de recherche scientifique contemporains sont interdisciplinaires et nécessitent davantage de professionnels dotés de capacités de traitement de données de grande dimension et de connaissances suffisantes en science des données pour rejoindre l'équipe de projet.
Améliorer la perspective mondiale et apprendre de la communauté
Il existe des communautés en ligne très actives et des adresses de projets de haute qualité dans le domaine des sciences biologiques.Ces groupes rassemblent des utilisateurs du monde entier à l’intersection de l’IA et de la biologie, et certains membres sont très disposés à partager.
Ces ressources comprennent :
* forum.image.sc:Groupe de discussion sur les logiciels d'imagerie scientifique, une collaboration entre le Broad Institute et l'Université du Wisconsin-Madison
* BioStars.org :Groupe de discussion en ligne axé sur la bioinformatique, la génomique computationnelle et l'analyse des données biologiques
* GitHub.com :Exemples et codes de projets liés à la bioinformatique
aussi,La meilleure façon d’améliorer vos compétences en IA est de vous entraîner.En plus de participer aux discussions et d’apprendre des expériences des autres, les bioinformaticiens peuvent également tester une série de projets de compétition sur Kaggle pour jouer avec les programmes et outils d’IA dans le cadre de la pratique.
La tendance des études interdisciplinaires est imparable. L’utilisation rationnelle et appropriée de l’IA deviendra certainement un moteur important pour le développement des sciences biologiques.J’espère que chaque biologiste pourra dès maintenant commencer à utiliser l’IA pour accélérer les progrès de la recherche scientifique et innover dans les méthodes de réflexion.