科学家将统计物理学和人工智能的力量融合到一个数学工具包中

在一项新研究中，一组科学家详细介绍了他们如何将统计物理学和人工智能的力量融合到一个数学工具包中，该工具包可以将癌症突变数据转化为多维模型，显示特定突变如何改变细胞中蛋白质的社会网络。

虽然这可能听起来像是一些深夜书呆子草图的设置，但研究人员已经采用了这个前提并将其应用于现代生物学中越来越繁琐的问题，即在基因组数据的上升海洋中寻找意义。

在这个具体的例子中，数据包括大量的癌症突变，全基因组研究以令人眼花缭乱的速度出版。挑战在于寻找新的有效方法来解析来自噪声的信号（并且不存在噪声）。

作为解决这一问题的新方法，一组科学家将统计物理学和人工智能的力量融合到一个数学工具包中，该工具包可以将癌症突变数据转化为多维模型，显示特定突变如何改变细胞中蛋白质的社会网络。由此可以推断，癌细胞中存在的无数突变中的哪些突变实际上可能在驱动疾病中发挥作用。

这种新方法的核心是基于统计力学的算法，统计力学是理论物理学的一个分支，通过预测其微观成分的宏观特性来描述大现象。

“在这里，我们发现统计力学的一个基本概念，我们许多人在理论物理课程中作为本科生学习，然后在很大程度上因为它不适用于我们作为生物学家的日常生活而被遗忘，可能与最困难的一个相关癌症遗传学方面的问题，“HMS Otto Krayer系统药理学教授，该论文的资深作者说。

这些研究结果是最新由系统药理学新实验室（LSP）制作的