Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning and teaching biological data science in the Bioconductor community

論文の概要: Learning and teaching biological data science in the Bioconductor community

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01351v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 09:07:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 21:39:21.790951
Title: Learning and teaching biological data science in the Bioconductor community
Title（参考訳）: 生体伝導体コミュニティにおける生物データ科学の学習と教育
Authors: Jenny Drnevich, Frederick J. Tan, Fabricio Almeida-Silva, Robert Castelo, Aedin C. Culhane, Sean Davis, Maria A. Doyle, Susan Holmes, Leo Lahti, Alexandru Mahmoud, Kozo Nishida, Marcel Ramos, Kevin Rue-Albrecht, David J. H. Shih, Laurent Gatto, Charlotte Soneson,
Abstract要約: Bioconductorプロジェクトは、オミクスデータ分析に焦点を当てたオープンソースのソフトウェアコミュニティである。このガイドは、この分野の学習者と教育者の両方にとって貴重な参考資料となっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.7482666629286
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modern biological research is increasingly data-intensive, leading to a growing demand for effective training in biological data science. In this article, we provide an overview of key resources and best practices available within the Bioconductor project - an open-source software community focused on omics data analysis. This guide serves as a valuable reference for both learners and educators in the field.
Abstract（参考訳）: 現代の生物学的研究はデータ集約化が進み、生物データ科学における効果的なトレーニングの需要が高まっている。本稿では、バイオコンダクタプロジェクト(オミクスデータ分析に焦点を当てたオープンソースソフトウェアコミュニティ)における重要なリソースとベストプラクティスの概要について述べる。このガイドは、この分野の学習者と教育者の両方にとって貴重な参考資料となっている。

関連論文リスト

An LLM-based Knowledge Synthesis and Scientific Reasoning Framework for Biomedical Discovery [0.0]
本稿では,生物分析支援ツールとしてLunarフレームワークを用いて開発されたBioLunarについて述べる。このプラットフォームはLarge Language Models (LLM)を統合し、分散エビデンス空間における複雑な科学的推論を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-26T14:22:46Z)
Opportunities in deep learning methods development for computational biology [0.0]
分子技術は、生物学や生物医学に関連するデータセットのサイズを大きく成長させる。これらの進歩は、機械学習の深層学習サブフィールドにおけるそれと平行している。これらのツールの多くは、計算生物学やバイオインフォマティクスの分野で完全には普及していない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T22:58:45Z)
An Evaluation of Large Language Models in Bioinformatics Research [52.100233156012756]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能について,バイオインフォマティクスの幅広い課題について検討する。これらのタスクには、潜在的なコーディング領域の同定、遺伝子とタンパク質の命名されたエンティティの抽出、抗微生物および抗がんペプチドの検出、分子最適化、教育生物情報学問題の解決が含まれる。以上の結果から, GPT 変種のような LLM がこれらのタスクの多くをうまく処理できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-21T11:27:31Z)
Progress and Opportunities of Foundation Models in Bioinformatics [77.74411726471439]
基礎モデル(FM)は、特に深層学習の領域において、計算生物学の新しい時代に定着した。我々の焦点は、特定の生物学的問題にFMを応用することであり、研究ニーズに適切なFMを選択するために研究コミュニティを指導することを目的としています。データノイズ、モデル説明可能性、潜在的なバイアスなど、生物学においてFMが直面する課題と限界を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-06T02:29:17Z)
ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z)
Machine learning in bioprocess development: From promise to practice [58.720142291102135]
機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動の手法は、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。本研究の目的は,これまでのバイオプロセス開発におけるML手法の適用例を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-04T13:48:59Z)
Seeing biodiversity: perspectives in machine learning for wildlife conservation [49.15793025634011]
機械学習は、野生生物種の理解、モニタリング能力、保存性を高めるために、この分析的な課題を満たすことができると我々は主張する。本質的に、新しい機械学習アプローチとエコロジー分野の知識を組み合わせることで、動物生態学者は現代のセンサー技術が生み出すデータの豊富さを生かすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-25T13:40:36Z)
A field guide to cultivating computational biology [1.040598660564506]
バイオメディカルリサーチセンターは、実験や患者からの大規模なデータセットを活用することで、基礎的な発見と治療戦略を強化することができる。このデータと、それを作成し、分析する新しい技術は、従来の個別の単一分野の研究モデルを超えて、データ駆動の発見の時代を後押ししてきた。我々は、個々の科学者、機関、雑誌発行者、資金調達機関、教育者に対する解決策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-23T01:24:21Z)
A Literature Review of Recent Graph Embedding Techniques for Biomedical Data [36.446560017794845]
このようなデータを分析するために,グラフに基づく学習法が数多く提案されている。主な困難は、バイオメディカルグラフの高次元性と空間性を扱う方法である。グラフ埋め込みメソッドは、上記の問題に対処するための効率的かつ効率的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-17T01:53:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。