![生物实验室学生](/sites/default/files/styles/media_970x520/public/acquiadam/2024-04/function-body-c-0412.jpg?itok=BS_-WRny)
每周,科尔·麦奎尔(Cole McGuire)都站在两个不同世界的交汇处.
A 计算机科学 带着热情来到澳门金沙线上赌博官网的 生物学, 他正在利用这种不同寻常的兴趣组合进行跨学科研究,这可能对机器如何(即, 计算机算法可以解决一些人类最大的生物学谜团.
“我对自然世界和人工世界这两种在某些方面似乎几乎完全对立的事物有着浓厚的研究热情. 试图让它们以一种对我们有益的方式相互作用是很有趣的,麦奎尔说.
在澳门金沙线上赌博官网,麦奎尔与一位跨学科的计算机科学教授一起工作 马修·希布斯, Ph.D.,生物学教授 斯特伦克伯大尼, Ph.D. 现在是研究的第三年, 团队的项目, “基因功能预测的深度学习方法”,正在建立一种利用人工智能加速人类对基因理解的诱人方法, 这反过来又对癌症研究等领域具有潜在的关键应用.
这是项目摘要:基因是DNA的片段,它命令你身体的不同部位执行不同的任务. 人类总共有大约2万个基因,但我们仍然不知道它们都有什么作用. 单独测试每一个是不可能的, 通过大量潜在的组合来找出哪些是对的,哪些是错的(比如治疗癌症)是一项劳动密集型的工作, 昂贵的, 和, 坦率地说, 生物学家的超人任务.
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Cole McGuire '25(左),旁边是生物学教授斯特伦克伯大尼博士.D. 计算机科学教授马修·希布斯博士.D.
手动完成这项工作的时间尺度将“不仅仅是一个或10个”, 而是100次生命,Hibbs评论道. “但是有了人工智能,Hibbs说, “我们可以发现我们体内基因水平之间的相关性, 我们可以利用这些数据来预测基因的实际作用. 当我们可以预测基因的作用时, 我们可以研究特定的疾病,而不必经历所有20种测试中的一个接一个的整个过程,000. 也许我们可以缩小搜索范围,让我们的实验同事更容易处理.”
感谢斯特伦克, 球队只需要从6点开始,000, 酵母中有多少个基因, 这是一种能够使这类研究更有效地进行而不需要使用人类细胞的主力研究生物.
“我们操纵酵母基因的能力是如此简单和快速,斯特伦克说, 麦奎尔每周在计算机科学和生物学模式之间来回切换,而她却在自己的实验室里接待他. “这是一次很棒的学习经历,也是与人们互动的方式,否则我可能没有机会与他们互动,看看他们是否能帮助生物学家回答我们提出的问题。.”
这个交叉领域有一个名字:生物信息学. “我喜欢把它看作是试图利用计算机科学的工具和能力来解决生物学问题,Hibbs解释道. “这在基因组(基因研究)时代变得更加重要,因为目前生物学的数据量和问题数量超过了任何一个人的头脑.”
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Cole McGuire '25为他的研究带来了独特的计算机科学专业知识, 这对生物学领域有着巨大的影响, 他的另一个爱好.
作为澳门金沙线上赌博官网的学生,麦奎尔似乎注定要在生物信息学领域出类拔萃, 在哪里 文科 让学生们寻求动手的机会,桥梁学科茁壮成长的位置. 还有他的计算机专业, 他是一个生物辅修生(只差几门课)和一个 哲学 次要启动.
“用电脑, 我们能够实现和做一些感觉像魔术一样的事情,McGuire谈到了他对计算机科学的热情.
“然而,在生物学上,一瞥是很有趣的...这些极其复杂的系统都在和谐地工作,产生了在我们看来很普通的东西. 也许我们永远不会完全了解人体, 但只要发现这些在特定地方缠绕的丝线的一小部分,就能大大提高我们的生活质量.”
麦奎尔之所以决定加入澳门金沙线上赌博官网,部分原因是一次参观让他有机会了解到教授的计算机科学课程 马克•刘易斯 哪里的学生对课堂的参与感到兴奋. 一到校园,麦奎尔就 第一年的经验 (新老虎的跨学科课程)在科幻小说中,他遇到了许多他未来的生物学同学, 计算机科学, 和其他 阀杆 字段.
他刚进入大学三周, 麦奎尔发现自己找到了希布斯,想看看他是否有办法开始做生物学和计算机科学相结合的研究.
“我有点紧张. 我只是个刚上过一门计算机科学课的大一新生. 我没有上过生物课,”麦奎尔笑着说. 但他向我推荐了几篇论文,我可以通过阅读来了解这个领域, 再过几个星期, 他问我是否愿意做一些研究.”
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Cole McGuire '25和计算机科学教授马修·希布斯博士.D. 讨论他们关于人工智能如何帮助加快生物发现的研究.
找到像麦奎尔这样的人对希布斯来说是天赐良机, who needed a student with an interdisciplinary perspective; In short, 他需要一个三位一体的老虎.
“当你得到一个理解这两个世界的学生, 他们可以解决不同的问题,海布斯谈到麦奎尔的双重利益时说. “如果我只是和一个计算机科学专业的学生一起工作, 我们可能会考虑机器学习的一个真正的技术方面或优化一些算法. 但是像科尔这样的学生, 我们真的能够分析我们所预测的结果, 想想这些预测的生物学性质. 你可以问一个有着跨学科背景和渴望的人一系列完全不同的问题.”
对麦奎尔来说,与希布斯和斯特伦克的合作已经不再是紧张地发邮件了.
“我们已经达到了博士. Hibbs给人的感觉就像一个同事,”麦奎尔说. “他非常善于合作, 对实验和尝试那些非常新奇的东西非常开放. 有时候学生去找教授说‘我有一个疯狂的想法,我们可以做这个新东西’,这可能有点吓人,和博士. Hibbs说,‘我们试试吧.“这一直是一个非常令人兴奋的前景.”
与斯特伦克在生物学方面的合作对麦奎尔来说是一个加分项, 谁说他感到荣幸,因为他可以在生物实验室工作,而不必是生物学专业的.
“Dr. 斯特伦克是我见过的最友好、最善良的人之一。. “这一点真正适用于研究的方式是,她 ... 是否有人能够将大量的想法以一种不同寻常的方式联系起来, 但她可以一直记在心里. 这样你就可以和她进行丰富的讨论.”
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生物学教授贝瑟尼·斯特伦克博士.D (L)和Cole McGuire '25检查酵母样本作为他们研究的一部分.
因为他们跨越了这些学科界限, 这个研究小组正在做的工作,在五年前看起来真的很有未来感. 但希布斯表示,利用人工智能(AI)减少基因研究时间的想法并不新鲜——只是现在有了更好的工具.
“神经网络, 这就是我们所说的“深度学习”,这是一个非常古老的想法,可以追溯到70年代, 但它们有点过时了,因为它们的训练和运行需要大量的计算, 他们需要大量的训练数据,Hibbs说. “基因组学的好处是我们有很多数据, 现在随着科技的进步... 我们的想法是回到这些旧的方法,看看这些新的技术和神经网络的发展是否能超越我们以前所做的.”
McGuire和Hibbs都对人工智能在他们的领域的潜力感到谨慎的兴奋.
“就其潜力而言,人工智能还没有达到让我真正害怕的地步, 但我确实认为你开始看到它涉足(我们生活的)各个领域。,麦奎尔说. “作为一个在非计算机科学领域从事人工智能非常专业应用的人,我看到了它的巨大潜力, 但它也让我看到了一些局限性, 它告诉我我们还有很多地方要去.”
就像人工智能对团队工作的帮助一样, 它永远不会取代这个群体拥有的最强大的工具:天生的好奇心, 协作, 以及对研究之旅的热情, 不仅仅是最终结果.
“当你在上课的时候, 你正在学习“已知的”——我们目前在这个领域的知识. 但让研究令人兴奋的是未知. 你面前并没有一个固定的答案,”麦奎尔说.
这魅力, 像斯特伦克这样的教授, 与任何论文或标题出版物一样,都是澳门金沙线上赌博官网本科生研究的宝贵成果.
分享学生的兴奋, 这种教学本身就是一种奖励, 甚至比在这个领域引起轰动或维持某种声誉的效率还要高,斯特伦克说. “这真的让我的生活更快乐,因为这是工作的重要组成部分.”