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出版:2020年9月11日

生物专业研究计算机如何学会识别遗传物质

当breanna arbanas’生物学研究项目秋季2019告吹,她很沮丧。数据没有产生任何显著的效果。但它的许多经验教训的现任高级是了解研究之一。
  Portrait of Breanna Arbanas '21
breanna arbanas '21使用机器学习识别人类腺病毒。 “机器学习是如此的新,每一个错误想出了时间我不能谷歌它,”她说。 “博士。垫和我将不得不一起分析过它的问题和工作。”

“有一些会出问题这么多东西,你只需要退后一步,改变一下你的思想和你继续前进,” arbanas说。 “我认为,有关研究是迷人的,但也是令人沮丧的在同一时间。”

弹簧2020年,她曾提出另一个项目和夏季本科生研究奖学金(冲浪)的申请获批准,“使用机器学习的人腺病毒的分类,”导师带 垫马哈德,副教授 生物学.

当马哈德建议机器学习的话题,所有arbanas可以认为是恐怖电影,其中电脑接管了世界,人工智能是沉睡魔咒的。但她最近参加了人工智能的讨论会,认为她可以专注于医学研究项目,给了她成为一名医生的职业目标。 

机器学习是人工智能的一个子集,是由计算机中的自我调节其功能,以提高其性能。 arbanas的研究项目确定计算机程序是否能够识别人类腺病毒的许多张力之一。类似的研究已经完成与像HIV和HPV病毒,所有找到一个更快,更简单的方法为研究人员确定这些病毒株不明,并会导致更快的治疗方案为患者的目标。

“一旦你知道的东西是什么,它的治疗更容易自动。它会自动更容易理解如何评估患者提供更好,” arbanas说。 “如果我们能在所有前进(诊断)过程中,任何以下会比较容易。”

人类腺病毒感染通常会导致发烧中,上呼吸道症状,结膜炎,根据世界卫生组织。 arbanas使用所谓基因库的自由,公众访问数据库,所有可公开获得的DNA序列的健康的收藏品的国家机构,并发现754个序列(或变种),他们可以使用人类腺病毒的遗传物质(或基因组)的。她还利用已建立教电脑如何识别和分类病毒基因组一个对公众开放,免费的工具,叫做蓖麻。

经过反复试验(她曾试图蓖麻先于其他两个工具),arbanas能够确定的是机器学习节目可能被用来组织人类腺病毒的样本,将它们匹配到正确的菌株。她的结果赞成使用机器学习作为医学研究的工具发言。

Poster describing the reseach, “Classification of Human Adenoviruses Using Machine Learning”
“这项研究帮助我了解到,有一些会出问题这么多东西,你只需要退后一步,改变一下你的思想和你继续往前走,” arbanas说。 “我认为,有关研究是迷人的,但也是令人沮丧的在同一时间。”

“因为人类腺病毒是一种重要的人类病原体,并引起多种疾病,准确分类这些病毒是在更好地了解这种病毒的致病性和流行病学的重要一步,”马哈德说。

多arbanas’工作是在旅途中,并通过马哈德的辅导员的教训。她熟悉GenBank中,由于遗传当然,她采取了与他之前。她在他的生物信息学课程本学期,是帆船通过它,因为她基本上是做一个体验式的生物信息学课程与她的研究项目,在今年夏天。

“(研究)生物信息学需要关注细节,良好的定量分析能力,有能力排除故障并解决问题,以及毅力和学习新的计算技术/方法的意愿,”马哈德说。 “breanna是一个非常勤奋的学生,谁注重细节并很快学会新材料。她有一个非常积极的态度,这是必要的研究取得成功,而事实上在生活中。她很独立的,我不能要求更好的研究生。” 

arbanas的经验拓宽了她的看法的影响,她能有一个医生。 

“我曾经认为医疗领域意味着你穿白色衣服,你会看到病人。但有这么多幕后,你可以做,在这一天结束将帮助病人,说:” arbanas,从杰弗森,乔治亚州一名生物学专业和化学专业的辅修。 “它让我不知道我能超越看到一个病人,诊断和治疗他们贡献?” 

arbanas是 UT的荣誉计划,是在学生组织活跃 现场还有UT 并成立了组织 UT聪明的女人,其重点是在社区妇女健康促进。她是在她的研究撰写成论文,她和马哈德希望在学期结束时发表提交的过程。

“我在提出与人交谈更有信心。我曾在这个很长一段时间,我希望人们了解它,看到它。我觉得这也是在UT很多更深这里做了我的连接“,arbanas说。 “甚至 博士。 (ERIC)弗罗因特,谁负责的 冲浪程序,我们会每周都见面,他说得很清楚,如果我需要什么,他只是一个电子邮件了。我觉得这是一个非常真实的反应。它帮助我拥有更多的自豪,我和骄傲,我要去这个学校和我有做到这一点。” 

Throughout the Q&A in her presentation at the 虚拟夏季本科生科研研讨会 在七重峰4,arbanas鼓励学生不知道如何参与到采取的飞跃。

“启动对话并获得尽可能早地。我最大的建议是要大胆,” arbanas说。 “我的很多教授都告诉我,他们喜欢在UT工作,因为他们喜欢做学生本科生科研。开放,大胆,让你的脚在门。只是喜欢研究,你可以试试,你可能会失败,但是,这并不意味着你必须停止。继续。”

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