생물정보학 | AI로 더 효율적으로 연구를 시작하세요

생물정보학 분야에서 가장 잘 알려진 것은 AlphaFold입니다.

AlphaFold는 DeepMind가 2018년에 처음 출시한 딥러닝 시스템으로, 주로 단백질 구조를 예측하는 데 사용됩니다.많은 업계 관계자들은 이를 "생물학을 완전히 바꾸는 것"이라고 표현했습니다.

실제로 AlphaFold와 같은 잘 알려진 생물정보학 발전 외에도AI는 상동성 검색, 다중 정렬 및 계통학 구축, 유전체 서열 분석, 유전자 발견 등 생물학 분야에서 풍부한 응용 사례를 가지고 있습니다.

나노독성학을 예로 들면,인간 세포의 이미지 기반 분석은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 과정으로, 이미지를 수동으로 분석하고 각 세포의 스캔 결과를 하나하나 비교하는 데 많은 시간이 필요합니다.

무료 오픈 소스 소프트웨어 CellProfiler를 사용하면프로그래밍 경험이 없는 생물학자도 이미지 분석 알고리즘을 활용하여 은 나노입자(AgNP)가 간세포에 미치는 영향을 알아볼 수 있습니다.

생물정보학 기술은 현대 생명과학 연구에 필수적이 되었습니다. 생물학 연구자로서,머신 러닝 도구를 데이터 분석에 능숙하게 통합하는 능력이는 확실히 과학적 발견을 가속화하고 과학 연구의 효율성을 향상시킬 것입니다.

이 글에서는 생물학자들이 AI를 사용하여 수많은 반복 실험을 없애고 도구 리소스, 방법 및 접근 방식, 동료 간 소통의 관점에서 전통적인 과학 연구 과정을 가속화하는 방법을 간략하게 설명합니다.

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일반적인 AI 도구에 익숙함

AI는 과학 연구 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.이미지 분석 알고리즘은 연구자들이 세포 특성을 더욱 빠르고 정량적으로 비교할 수 있도록 도와주어, 연구자들이 방대한 반복 작업에서 벗어날 수 있게 해주고, 적응형 학습을 통해 이 과정을 더욱 가속화할 수 있습니다.

게다가 AI는 종종 사용자가 예상하지 못한 차이점이나 비교 패턴을 감지할 수도 있습니다.AI가 "보는" 것을 수치 데이터로 변환함으로써 복잡한 생물학적 이미지를 비교적 간단한 수학적 문제, 궁극적으로는 데이터 과학 문제로 변환할 수 있습니다.

예를 들어 CellProfiler는 온라인 오픈소스 도구로, 간단한 인터페이스를 갖추고 있어 바로 사용할 수 있습니다. 이 솔루션은 수많은 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘을 실행하여 사용자가 파이프라인을 사용자 지정하고 정량적 모양, 특성 및 패턴에 대한 자동 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.

이 외에도 ilastik, QuPath, CDeep3M과 같은 오픈소스 AI 도구가 있습니다.강력한 프로그래밍 배경 지식은 필요하지 않으며, 연습을 통해 이러한 도구를 사용하여 세포 및 이미지 분석 문제를 해결할 수 있습니다.

전문적 기술을 향상시키고 동료 간의 격차를 줄입니다.

현대의 생물정보학자들은 다음과 같은 측면에서 전문적인 기술을 향상시켜야 합니다.

1. 특정 프로그래밍 기술을 갖추고 Python과 같은 일반 프로그래밍 언어를 숙지하고, Python을 사용하여 텍스트 처리, 과학 컴퓨팅, 웹 서비스 및 기타 작업에 능숙해야 합니다.
2. 기본적인 수학 및 통계 능력을 의식적으로 키우십시오. 이는 귀하의 직업 개발에 큰 도움이 될 것입니다.
3. scikit-learn 머신 러닝 라이브러리나 ChatGPT 등 도구를 잘 활용하면 AI 관련 지식의 학습 임계값을 낮출 수 있습니다.
4. 고품질 온라인 강좌를 스스로 학습하세요. Coursera, edX, Udacity 등의 온라인 플랫폼에서 고품질 강좌를 참고할 수 있습니다.
5. 온라인 및 오프라인 세미나에 참여하여 동료들과의 소통을 심화하고 최첨단 학습 방법을 공유하세요.

장기적인 가치를 추구하고 실제 결과에 집중하세요

전통적인 과학 연구에서는 최신 기술을 추구할 필요가 없습니다.

AI 기술은 날마다 변화하지만, 과학은 매주 변화하지 않습니다. 연구자들이 최신 도구를 통합하고 매일 문헌의 진전을 따라가느라 바쁘다면, 필연적으로 지쳐버릴 것입니다.자신의 과학 연구에 가장 유용한 방법과 발전이 무엇인지 잠시 멈추어 생각해 보는 것이 좋습니다.

컴퓨터는 생물학적 이미지 분석 작업을 처리할 때 높은 효율성과 규칙을 사용자 정의할 수 있는 능력과 같은 장점이 있지만 과학 연구 프로세스에 AI를 도입하는 것은 다음과 같은 점에 유의해야 합니다.불확실성과 인간의 편견과 같은 위험과 과제에 특별히 주의를 기울이십시오.우리는 결과를 중립적이고, 신뢰할 수 있고, 설명 가능하게 만들기 위해 노력합니다.

동시에 데이터 관리 역시 AIForScience의 큰 과제입니다.일부 프로젝트에서는 수백 메가바이트의 이미지와 측정 데이터가 생성됩니다. 대부분의 현대 과학 연구 프로젝트는 학제 간 프로젝트이므로 프로젝트 팀에 합류하려면 고차원 데이터 처리 능력과 충분한 데이터 과학 지식을 갖춘 전문가가 더 많이 필요합니다.

글로벌 관점을 강화하고 커뮤니티로부터 배우세요

생물학 분야에는 매우 활발한 온라인 커뮤니티와 고품질 프로젝트 주소가 있습니다.이러한 그룹은 AI와 생물학의 교차점에서 전 세계 사용자를 하나로 모으고, 일부 회원은 공유 의지가 매우 강합니다.

이러한 리소스에는 다음이 포함됩니다.

* 포럼.이미지.sc:Broad Institute와 Wisconsin-Madison 대학의 협업으로 구성된 Scientific Imaging Software Discussion Group

* 바이오스타즈.org:생물정보학, 계산 유전체학, 생물학적 데이터 분석에 초점을 맞춘 온라인 토론 그룹

* GitHub.com:생물정보학 관련 프로젝트 예시 및 코드

또한,AI 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법은 연습입니다.생물정보학자들은 토론에 참여하고 다른 사람의 경험으로부터 배우는 것 외에도 Kaggle에서 일련의 경쟁 프로젝트에 참여하여 실습 과정에서 AI 프로그램과 도구를 사용해 볼 수도 있습니다.

학제간 연구의 추세는 멈출 수 없습니다. AI의 합리적이고 적절한 활용은 분명 생물학 발전의 중요한 원동력이 될 것입니다.모든 생물학자가 지금부터 시작해서 AI를 사용하여 과학 연구의 진전을 가속화하고 사고방식을 혁신할 수 있기를 바랍니다.