يواجه علماء الأحياء وغيرهم من العلماء هذه الأيام ببحر عميق من البيانات و plwildery من الأدوات التي يجب تطبيقها عليها - ويتطلب الكثير منها أخصائي العمل. إن التوظيف أحدهم يمثل تحديًا وزراعة العمل قد يستغرق العمل شهورًا ... لكن Latchbio يوفر خيارًا يمكن أن يجعلك تدير بياناتك عبر Alphafold وغيرها من الأدوات ذات المستوى الأعلى في ثوانٍ. جمعت الشركة فقط 28 مليون دولار لبناء منصتها ذات الصلة بشكل متزايد.
بشكل أساسي ، فإن القضية هي أن العلماء ليسوا جميع علماء البيانات. وقال ألفريدو أندري ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Latchbio. لكن الثورة في التكنولوجيا الحيوية مدعومة بالزيادة الهائلة في البيانات القادمة من كل تجربة. ، وكل اكتشاف جديد (مثل تسلسل جينوم أرخص أو طرق جديدة لتطبيق تلك البيانات) بالونات أكثر. آلة. إنه يمنحك ملفًا مع سلسلة RNA والتعديلات التي أجرتها - لكنها ليست واحدة منها ، إنها 10000 منها ، واصل Andere. إذا كنت مجرد عالم الأحياء ، فأنت بحاجة إلى تعلم استخدام Crispresso ، واستخدم سطر الأوامر ، وتثبيت التبعيات ، وتغذية البيانات الصحيحة ...
لتسليمها إلى عالم الأحياء الحسابي - سلالة نادرة ونادراً ما تتوفر في غضون مهلة قصيرة.
المشكلة التي رأيناها مرارًا وتكرارًا هي أن هؤلاء الأشخاص يصعب عليهم العثور عليه - إنها مثل 20 علماء الأحياء في عالم الأحياء الحسابي. لذلك يرسلون بياناتهم ، وينتظرون ، في بعض الأحيان لعدة أشهر ، قال أندري. كانوا يعملون فيها.
في Google ، كان لدينا خطوط أنابيب البيانات المذهلة هذه ، لكنهم كانوا يقدمون الإعلانات. ثم رأينا شركات التكنولوجيا الحيوية هذه تعالج المرض ، لكن كان لديهم أسوأ خطوط أنابيب البيانات في العالم. فلماذا لا تطبق نفس القوة وسهولة الاستخدام الموجودة في أداة Google-Tier ولكنها مصممة للاستخدام من قبل العلماء الذين لا يستطيعون كتابة سطر من التعليمات البرمجية؟ هذا هو نية منصة مزلاج الشركة ، والتي تركز على سهولة الاستخدام والمرونة قبل كل شيء.
عليك حقًا أن تجعل من السهل على علماء الأحياء: تحتاج وقال أنديري ثلاثة معلمات وانقر فوق 'تشغيل'. مثل Alphafold - إنه نموذج ثقيل للغاية. رأينا هذا في بيركلي. لقد أمضوا حرفيًا أسابيع في محاولة تثبيته على مجموعة GPU ، ولم يتمكنوا من ذلك. إنه أمر معقد للغاية. لقد قدمنا لهم نظامنا الأساسي ، يمكنك وضع تسلسل الأحماض الأمينية وتشغيله. كان لدينا [رائد التسلسل الوراثي] جورج تشيرش نفسه في اليوم الآخر - في 30 ثانية حرفيا جعلناه يركض على alphafold على المنصة. وضرب الجري وفعلت. اعتمادات الصورة: Latchbio
إذا كان هذا يبدو أن كل هذا يضعف العلماء قليلاً ... اسأل أحدهم. من المحتمل أن يكون علماء الأحياء أول من يقول إنهم لا يريدون التعامل مع الكود. العلماء الجيدون هم أشخاص أذكياء ، لكنهم يريدون عمومًا التركيز على ما يفعلونه بشكل أفضل لا يتعلمون تخصصًا جديدًا لمجرد فهم الانهيار الجليدي للبيانات. هناك علماء آخرون لديهم وظيفتهم المناسبة!
تظهر المشكلة عندما تفكر في مدى تنوع مجالات البيولوجيا والتكنولوجيا الحيوية. كل مجال ، مثل البروتينات ، وعلم التخلق وعشرات النطاقات الفرعية تحت كل منها ، لديه عشرات من أدوات وعمليات البرمجيات الفريدة. على الرغم من أن بعض المنصات والأساليب ، مثل دفاتر Jupyter وما شابه ، ظهرت كمعايير فعلية في العديد من المجالات ، فإنها موجهة نحو الأشخاص المعلوماتية الحيوية التي لا ترتدي نظارات واقية في المختبرات الرطبة.
علم الأحياء معقد للغاية للغاية أنه لا يمكنك الحصول على الأجناس
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
