Re: [問題] 請問生物資訊的範疇

看板Biology作者 (六百)時間15年前 (2009/08/09 12:15), 編輯推噓1(100)
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抱歉不熟 ptt 轉錄功能 之前一篇轉壞了已自刪 本篇為手動轉錄自 ptt 生資版: 作者 huggie (huggie) 看板 BioMedInfo 標題 [討論] 生資的五個定義 時間 Wed May 6 11:46:22 2009 ─────────────────────────────────────── 生資的五個定義 http://bytesizebio.net/index.php/2009/02/27/not-dead-overloaded/ Iddo Friedberg,BioPython 的主要作者之一,認為 "bioinformatics" 這個字眼在許多人的心目中代表不同的意義,已經被多重定義搞混了, 因此在他的部落格裡他嘗試把生物資訊的多種角色釐清。他把生物資訊分 為五個定義 (B1 ~ B5),我覺得解釋的蠻清楚的: B1: 撰寫可以回答生物問題的演算法,例如增快重組序列的演算法, 或者是改善微陣列晶片的叢集演算法 B2: 撰寫程式來解決分子生物上面的問題。跟 B1 的差別在於 B1 是一種 抽象思考,B2 是實際的程式。 B3: 處理資料儲存跟工具。可以使用 B1 跟 B2 來解解決這件事情。基 本上就是把生物資料透過任何方式來呈現出來,例如網頁。並且包裝 B2 的工具。 許多人,尤其是做 bench 實驗的人,以為 B1 ~ B3 就是所謂的生物資訊, 因此覺得生物資訊不是一種科學,而是一種工程。如果你做的只是 B1 ~ B3, 你很難取得教職。 B4: 解決生物問題(而非 B1 ~ B3 的資訊問題),透過 B1 ~ B3 來實際 解決生物問題。用 mining 來發現一些有趣生物現象等。有些 bench 學者認為 B4 不是一種科學因為缺乏 hypothesis-driven research。 但有許多 paper 發在點數高的 journal 上反駁這一個觀點。從資料 中仍然可以做 hypothesis-drive research. B5: 透過 B1 ~ B3 來解決生物問題,並且參與實驗。針對生物問題, 有些問題無法單純透過 B4 解決,需要實驗的輔佐。有些學者認為只有 B5 才是真正的 hypothesis-driven research。 會有這篇文章是因為生資最近被看扁了...XD 從 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19133107http://shirleywho.wordpress.com/2009/01/28/soul-searching-in-bioinformatics/ 都有一些文章在討論。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 68.112.168.83

08/11 16:45, , 1F
收獲良多 謝謝
08/11 16:45, 1F
文章代碼(AID): #1AVarrZX (Biology)
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