論文の概要: How much can ChatGPT really help Computational Biologists in Programming?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09126v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 06:53:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 22:22:35.443924
• Title: How much can ChatGPT really help Computational Biologists in Programming?
• Title（参考訳）: ChatGPTは、プログラミングにおける計算生物学者に役立つだろうか?
• Authors: Chowdhury Rafeed Rahman, Limsoon Wong
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTの有意な影響(肯定的および否定的)を,異なる視点から説明的な例を用いて論じる。 計算機科学の他の分野と比較して、計算生物学は、(1)コーディングリソースの削減、(2)感度とバイアスの問題(医療データとの対応)、(3)コーディング支援の必要性が増している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40792653193642503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ChatGPT, a recently developed product by openAI, is successfully leaving its mark as a multi-purpose natural language based chatbot. In this paper, we are more interested in analyzing its potential in the field of computational biology. A major share of work done by computational biologists these days involve coding up bioinformatics algorithms, analyzing data, creating pipelining scripts and even machine learning modeling and feature extraction. This paper focuses on the potential influence (both positive and negative) of ChatGPT in the mentioned aspects with illustrative examples from different perspectives. Compared to other fields of computer science, computational biology has - (1) less coding resources, (2) more sensitivity and bias issues (deals with medical data) and (3) more necessity of coding assistance (people from diverse background come to this field). Keeping such issues in mind, we cover use cases such as code writing, reviewing, debugging, converting, refactoring and pipelining using ChatGPT from the perspective of computational biologists in this paper.
• Abstract（参考訳）: OpenAIが最近開発したChatGPTは、多目的自然言語ベースのチャットボットとして成功を収めている。 本稿では,計算生物学の分野におけるその可能性を分析することに興味がある。 最近の計算生物学者による研究の大部分は、バイオインフォマティクスアルゴリズムのコーディング、データ分析、パイプラインスクリプトの作成、さらには機械学習モデリングや特徴抽出などだ。 本稿では,ChatGPTの有意な影響(肯定的および否定的)を,異なる視点から説明的な例を用いて論じる。 コンピュータ科学の他の分野と比較すると、計算生物学は、(1)コーディング資源の削減、(2)感度とバイアスの問題(医療データの問題)、(3)コーディング支援の必要性の増大(多様なバックグラウンドを持つ人々がこの分野に来る)である。 このような問題を念頭に置いて,本論文では,chatgptを用いたコード記述,レビュー,デバッグ,変換,リファクタリング,パイプライン化といったユースケースについて,計算生物学者の視点から紹介する。

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