数字化是科学的未来,就问一个生物学家

我们的工具对于理解生命系统拥有先进的在我的有生之年。仅在过去的二十年里整个人类基因组测序的费用已经从一亿年的不到一千美元,把大量的数据产生了非常显著的提高。化学创新像测序技术,荧光标记和双正交的反应的这些进步和学科之间的合作一定会带来更多。然而化学也可以受益于借用生物学的一些想法。

具体地说,我认为你将不得不承认,生物学家正在领先化学家在数字化学习经验。没关系“未来实验室”,现在有商业生物学实验室自动化的大而复杂的生物实验相当常规。虽然他们意识到好处可以提供一个有用的和化学方向更逐渐数字化,我们也可以学习一些更有效的使用的这些创新。

生物学迅速意识到这里的利益,部分原因是其研究的本质。生物学家处理复杂、相互关联的系统和紧急属性,所以他们需要大的实验探索和deconvolute复杂性的理解可能会涉及许多因素。例如,如果您需要了解点突变影响蛋白质的活动,你可能会发现,改变氨基酸的影响在一个位置将取决于氨基酸存在在其他位置。探索这种可能性空间可以做到更有效率和更少的苦差事通过使用自动化和高通量方法适合大规模、重复的协议。

数字创新带来数量级提高质量,体积,和收集的数据率

生物学实验也有一些固有的优势:他们往往涉及到一个狭小的范围内操作,溶剂都是水,加热通常比室温不限于暖和得多。支持技术,因此在很大程度上影响最准确地分配少量的不同水样成分成非常小的船只。和荧光探针已经变得如此重要,正是因为他们让大量实验的结果被跟踪同时使用相当简单的成像技术。

数字工具也克服了生物学的一个重大挑战。生活系统噪声,从而导致假阳性和假阴性,所以“尽一式三份”是生物学的标准。任何减少随机或系统误差,提高了信噪比是非常受欢迎的。今天的机器人实验室高度重视不断重复简单但关键任务的能力像移液。

其他大的好处在数字生物学是对自动化不严格。数字化实验执行指令的捕获的方式可以很容易地结构化学习最大化。当所有的相关实验室操作实验计划中显式地进行编码,他们可以很容易地转化为数据驱动模型的特性。betway必威游戏下载大全不管谁运行实验,指令将是相同的,所以结果更可靠。指令也可以与其他科学家共享,使科学更可再生的。更加强大,当你还可以自动获取的结果从不同的硬件和数据流。

能够同时测试成百上千的不同可能性意味着生物学家现在可以问一些以前无法回答的。化学家们肯定也想要这个吗?洋地黄化学实验的执行完整的多样性是更具有挑战性的,但是我们还是可以从中学到很多生物学——包括如何避免陷阱。

我们应该把焦点放在最从我们的实验和确保每次运行数量

数字化实验是一种新的范式,我们应该期待一些失误,我们调整我们的方法和心态。作为发展化学家我曾经花三天在一个试验中,所以最新的功能对我来说是令人兴奋的,我并不感到惊讶,人们变得过于兴奋的的承诺大幅增加实验的吞吐量。然而做更多的实验,获取更多的数据不会自动带来更好的科学。事实上,这些方法可以被更多的浪费如果一个项目不是为了让他们的最大潜力。

统计实验设计与分析或能源部已经被证明是一个有价值的化学方法自1950年代。确保你最大化你的学习,特别是在只有可行的情况下测试一把所有因素设置的可能的组合,因为这样做是费力,费时和昂贵的。能源部仍将是重要的,因为这些实际约束仍然是大多数化学实验室工作的规范自动化研发需要时间来改变这种状况。和坚持一个能源部的心态将确保效率走向全数字化学实验。

数字创新带来数量级提高质量,体积,和收集的数据率的经验学习生物学。这将是非常令人兴奋和具有挑战性的适应我们开始看到相同的化学。但是我们应该把焦点放在最从我们的实验和确保运行千金。

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