计算机科学家尝试用芯片、机器学习搭建大脑；生物科学家在用人体的其他细胞（比如皮肤细胞）经过重新编程后，培育出大脑。哪一个才是方向，亦或兼而有之？今天的文章带您感受这两个领域的最新进展。...Brian Van Essen说道，他是劳伦斯·利弗莫尔国立实验室的计算机科学家，负责将深度学习算法运用到国家安全中去。...密歇根大学计算机科学的教授Jason Mars认为，其主要的不同就在于TrueNorth与深度学习算法的配合可以算得上是天衣无缝。两者都对神经网络进行了深度模拟，并在“大脑中”产生神经元和突触。...“你不需要让神经细胞模拟基础物理学，化学和生物学来提升计算能力，我们要在维持足够灵活性的同时变得与大脑越来越相似。”他说道。 这就是TrueNorth芯片。...Anand教授此前一直致力于研究尼古丁受体与中枢神经系统疾病之间的关系，但是在多次遭遇在啮齿动物中研究孤独症药物的失败后，他开始转向人类神经生物学模型的研究。
德国马普学会副主席Herbert Jaeckle和中科院副院长李家洋共同为重点实验室揭牌 3月29日下午，中科院计算生物学重点实验室在上海生科院计算生物学所正式揭牌。...揭牌仪式由计算生物学所所长Andreas Dress教授主持。 张知彬局长代表中科院宣读了中科院计算生物学重点实验室成立的批文，李林副院长代表上海生科院宣读了重点实验室主任的批文。...大家畅所欲言、各抒己见，为促进实验室发展建言献策，专家们建议，作为一个以计算生物学研究的重点实验室，一要保持自身特色，坚持以“干性”研究为主，注重加强与兄弟所的合作，努力为生命科学研究提供工具和方法。
生物学日益数字化，科学家每天都在产生海量数据，将分子转化为序列和文本文件。作为生物学家，您可能需要帮助分析所有这些数据，并且一而再再而三的考虑与计算机科学家合作。...规则1：不要试图把他们变成生物学家 你可能高估了成功协作所需的理解水平。你的工作不是教给计算机科学家你在多年的生物学研究中学到的东西。...相反，他们希望发明新的CS，就像生物学家希望发现新的生物学一样。生物学家应该明白计算机科学家的目标是从这次合作中得到什么--这通常不是做更多编程或回答他们的生物学问题的机会。...相反，生物学论文往往有许多合著者提供不同的专业知识，有时还会提供过多的补充材料。 计算机科学家有着源远流长的开源传统，而生物学家往往依赖于专有的方法和知识。...我们都习惯于处理看不见摸不着的东西，为什么计算驱动的生物学会是个例外呢？ 这个问题很重要，因为不被认为从事真正生物学研究的计算机科学家不能被认为是真正从事生物学研究的计算机科学家。
糖生物学基础，瓦尔基等编著，张树政等翻译 得益于现代分子生物学的发展，我们对经典中心法则基本了然于胸，大致可窥探到细胞内生物信息的流向，这也是生物信息的经典定义。...这也是分子生物学与细胞生物学之间的一种技术侧重。生物信息学会不会从以DNA为核心转移到以细胞为核心，这一点我们无力推断，无疑的是：我们将以更大的维度来理解生物信息学。...糖生物学也被描述为：后基因组研究的序曲。经典中心法则信息流是由模板驱动的，最大的魅力在于其模板的复刻确保信息的准确性。...而糖生物学的规律似乎没有那么明显，这可能也是糖生物学被系统提出来较晚的原因之一。 糖生物学基础，瓦尔基等编著，张树政等翻译 2022年十月诺贝尔化学奖颁布，为我们送来点击化学与生物正交化学的新概念。...诺奖得主之一Bertozzi的主要研究就是糖相关的生物学，曾说：我有一个想法：也许化学家会推动一场糖科学革命。
当她第一次想要把这项研究发表出来时，好几位同事都劝她不要用不熟悉的计算机逻辑语言对成果进行描述。但她依旧坚持这样做了。 ?...“或门”的概念在计算机领域更为常见，它指的是在存在两个输入选项中任意一个的情况下被触发的逻辑运算。...交叉领域 随着科学家们为了特定目的对细胞活动进行基因层面的调控，计算机科学和工程学的术语和概念在生物学实验室里越来越普遍。...约翰·霍普金斯大学细胞工程研究所的计算生物学家Patrick Cahan说，这种系统工程方法的确是探索生物学问题的新途径。...问题是，我们对生物学有什么期望？ 我们期待的与生物学的关系是什么样的？理学和工程学都无法回答这个问题。”
新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】AI在生物学领域的成绩再添一笔，斯坦福大学开发的生物学基础模型，在短短6周内就发现了人类花了134年才发现的Norn细胞，生物学的AI时代正在开启。...斯坦福大学的计算机科学家Jure Leskovec表示，“这很了不起，因为从来没有人告诉模型肾脏中存在Norn细胞”。...斯坦福的这个模型是最近的几个生物学基础模型之一，它们不仅仅是整理生物学家收集的信息，而是正在发现基因如何工作以及细胞如何发育。...用AI来理解生物学是一个有争议的问题。不过乐观的科学家认为，基础模型甚至能够解决当前最大的生物学问题：是什么将生命与非生命区分开来？...这对生物学领域来说将是巨大的革命，从培养皿，转移到了计算机。 也许，AI正在学着理解生命的意义。
4.箱线图的生物学意义 在生物医学研究中，通常需要比较具有不同分布的多个数据集。条形图或直方图基于简单的统计测量--平均值和方差，来比较数据集。
相反，细胞生物学家一直在使用一些快速发展的技术为细胞成像，这些技术不断扩大其空间和时间范围，但仍达不到理解化学的分辨率。因此，结构生物学和细胞生物学为细胞的内部运作提供了互补但又互不关联的视角。...正文 在过去的十年中，cryo-EM方法的改进提高了其通量、适用性和分辨率，极大地增强了其所能提供的生物学洞察力。...这一推理让我们回到了最初的观点，即cryo-EM是一种更"经典"的还原论结构生物学方法，而cryo-ET则有望对细胞内部进行成像。...图2 cryo-ET将复杂的细胞生物学可视化 与cryo-EM相比，cryo-ET的吞吐量有限，不过最近的发展极大地提高了断层图像的采集速度。...人工智能蛋白质结构预测可以成为强大的盟友，提高结构生物学的研究范围和速度。
这两者的区别大概是：生物来源于自然，计算机则来自于人类现有认知的创造。
也就是把四个时间点映射到上面的tsne坐标中，并且理论上应该是：每群细胞都覆盖到四个时间点
来源：机器之心 生物学界最大的谜团之一，蛋白质折叠问题被 AI 破解了。...在过去 50 年里，蛋白质折叠一直是生物学领域的重大挑战。 DeepMind 的 AlphaFold 让人类在这一问题上取得了重要突破。...这些令人振奋的结果开启了生物学家使用计算结构预测作为科研主要工具的时代。DeepMind 提出的方法对于某些重要的蛋白质类别尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。...该计算工作代表了在蛋白质折叠这一具备 50 年历史的生物学问题上的惊人进展，比该领域人士成功预测蛋白质折叠结构早了几十年。我们将很兴奋，它能从多个方面对生物学研究带来基础性改变。...这一飞跃证明了计算方法对于生物学中的转换研究，加速药物研发过程都具有广阔的前景。 同时许多证据也表明，蛋白质结构预测在未来的大流行应对上是有用的。
我，哈佛教授 我，S.Kunes 哈佛大学分子与细胞生物学（Department of Molecular and Cellular Biology）终身教授 哈佛大学神经生物学学位课程委员会和生化科学导师委员会知名成员...美国和国际专利：调节记忆的成分和方法（ 专利号：60/726,318）拥有者 在哈佛大学拥有同名实验室 我研究神经系统的构建和功能，以及发育神经生物学和大脑视觉系统 我在中国“打工”。...——学员金同学 录取：剑桥大学、帝国理工学院、伦敦大学学院、多伦多大学、麦吉尔大学 如果你也对生物学、脑神经科学感兴趣，或想跟着我做科研，欢迎你成为我的学生 扫码添加学术老师 回复【科研】 获得1-1...——任同学反馈 如果你对生物学、化学、药学感兴趣，欢迎你成为我的学生 扫码添加学术老师 回复【科研】 获得1-1项目咨询规划 我，牛津教授 我，Shu-Bing Qian 康奈尔大学营养科学终身教授...斯坦福校报把CIS评为六大杰出海外学术项目之一也是亚洲唯一入选的学术科研项目 布朗大学计算机系40年纪念年刊CIS是唯一入册的海外青少年学术项目 CIS科研项目优势 世界顶尖名校
报道人 | 于洲 今天我们介绍2022年在圣母大学组织的一个网络生物学未来方向研讨会，本文由研讨会参与者合著，总结了研讨会的讨论，预计其将帮助塑造网络生物学未来计算和算法研究的短期和长期愿景。...生物网络的推断与比较 从非网络数据中推断出一个网络 计算机推断的生物网络可分为三大类：关联网络、相关网络和调控网络（图2A）。 物理蛋白质相互作用（PPI）网络通过高通量实验直接获得。...超图算法 在计算机科学社区，存在用于最短路径、随机游走和聚类等问题的超图算法。在网络生物学中，超图用于研究代谢网络、PPI网络的簇以及信号通路的最短路径。后者是网络生物学中有向超图最成熟的应用。...在网络生物学中，应优先考虑快速广泛传播这些评估、建议和最佳实践指南。 网络生物学的重大里程碑 网络生物学成功的巅峰可能是对不同条件和生命阶段下整个细胞或有机体互作用组的全面和动态理解。...这提出了如何培训更多这样的研究人员来推进计算生物学的问题，包括将生物系统建模为网络并分析的网络生物学子领域。据部分与会者的经历，网络生物学课程中的学生可能仅喜欢计算或生物学方面之一。
我们的发现为理解生物学习和构建人工智能建立了超越反向传播的学习新基础。 信用分配问题是学习的核心。反向传播2–5作为一种简单而有效的信用分配理论，自其诞生以来，已经推动了人工智能的显著进步。...我们将预期配置定义为一种原则，这种原则被一系列具有坚实生物学基础的神经模型所隐含地遵循，即基于能量的网络。...在反向传播是生物学习的基础这一信念的指导下，先前的工作表明基于能量的网络可以非常接近反向传播。...相比之下，我们揭示了没有这些不切实际的约束的基于能量的网络遵循前瞻性配置而不是反向传播的独特原则，并且在学习效率和对生物学习数据的解释方面都是优越的。
合成生物学：通过人工设计构自然界中不存在的生物系统来解决能源、材料、健康、环保等问题。 合成生物学中生物系统的层次： 1️⃣part（元件）：具有最基本生物功能的核酸或蛋白质序列。...因为“回路”这个词已经在生物学中有着广泛的应用，特别是神经科学中，“回路”指某一行为范式在神经系统中的传递过程，那么显然，跟我们合成生物学中的“circuit”意思完全不同。...如果翻译成“电路”，会更加符合合成生物学的理念，即把生物原件像电路一样组装，最后行使一定的生物学功能和运算 二、底盘与宿主的区别 宿主指的是让质粒发挥其功能的“中介”，目的只是在于让质粒被表达， 获得表达产物或者达到其他目的
1、细胞周期蛋白：在细胞周期的后期逐渐合成、至周期的中间阶段突然消失的周期性存在蛋白，成为细胞周期蛋白。细胞周期蛋白可分为3类：S期周期蛋白，M期周期蛋白，G1...
神经科学增长最快；生物信息、进化生物学、基因组学及微生物学也增长迅速。新作者数更是翻了20多倍。 ? 42%的预印本最终发表在同行评议的期刊上。并不是影响因子越高文章数就一定越少。
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列，又来继续更新啦。...前面的内容： 生物学家掌握机器学习指南（一） 生物学家掌握机器学习指南（二） 生物学家掌握机器学习指南（三） 今天会和大家继续更新最后一节，关于机器学习在生物学中应用与挑战。...然而，为了在生物学中成功使用机器学习，需要考虑一些常见问题，但也需要考虑更普遍的问题。 数据可用性 生物学有些独特之处在于存在一些问题领域，并且这些领域的数据量非常大。...实验生物学家与计算机科学家合作是很常见的，这种合作通常会取得更好的成果。然而，在这样的合作中，重要的是每一方都对对方有一些工作知识。...特别是，计算机科学家应该努力理解数据，例如预期的噪声程度和可重复性，生物学家应该理解所使用的机器学习算法的局限性。 未来发展方向 在可预见的未来，机器学习在生物学研究中的应用越来越广泛。
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列，又来继续更新啦。 生物学家掌握机器学习指南（一） 今天会和大家继续更新更多相关内容。...下图展示了传统机器学习的一些方法： 当开发用于生物学中，在给定任务寻找最合适方法时，通常会将传统机器学习视为第一个探索领域。深度学习就是其中一个例子。...如果某个生物学任务需要了解特征对预测的贡献，那么这些模型就是一个不错的选择，毕竟它们能分配特征重要性值，决策树结构。 对于分类和回归，许多可用的模型往往具有令人眼花缭乱的特点。...聚类算法的使用在生物学中很普遍。k平均（k-means）是一种强大的通用聚类方法，与许多其他聚类算法一样，它需要将聚类数设置为超参数。...生物学数据处理中具体使用的技术取决于情况：PCA 保留数据点之间的全局关系并且是可解释的，因为每个组件都是一个输入特征的线性组合，这意味着很容易理解哪些特征会导致数据的多样性。
1、原噬菌体(prophage)：指的是某些温和噬菌体侵染细菌后，其核酸整合到宿主细菌染色体中。噬菌体所整合的核酸称为原噬菌体。它是繁殖和传递噬菌体本身遗传信息...
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