学习笔记(2014.11.15)——翻译学习Bioinformatics的一些领悟:一加一大于二

拿到这本书时,第一感觉是激动,一方面因为从书名中的合成词,Bioinformatics(生物信息学)可以看出,这是生物学与计算机科学的交叉,生物是我一直比较喜欢的课程,另一方面因为计算机技术发展到现在,单纯想从硬件或软件领域取得重大突破是很困难的,而这种学科之间的交叉更容易产生出推动社会进步的成果,实现1+1>2的效果。这一交叉学科思想会对我今后的研究有帮助。

首先,谈谈自己目前对这本书的感受。之前,我粗略了解了生物信息学的一些经典书籍,像T.CharlieHodgman编写的,其主要讨论使用人工智能机器学习、概率统计、数据库、一些化学方法等处理研究生物学问题。感觉涉及范围广,但好像缺少针对特定点的系统讨论。而这本书全书在系统层面上,使用基于实例的工程视角分析生物细胞水平上的信号处理问题。书中对各种知识只进行宏观上的引导,重点在于培养生物信息学思想,对于具体实现细节涉及不多,但列举了生物信息学发展史上大量有价值参考文献,每一个问题的具体细节都可以查阅文献获得,感觉本书是合成生物学领域一本综合概述索引书籍。

本周我学习翻译的第三章主要讲解在细胞层面上的生物信号处理。将信号处理技术与生物学交叉。旨在用信号处理理论理解建模应用于生命系统中的生物学算法。将细胞内生物信号抽象泛化为我们信号处理理论中自变量的函数。首先要选取自变量和函数来明确定义我们感兴趣的生物信号。将生信号处理领域中时域频域概念推广到生物系统中。围绕生物学上的中心法则,分别对信号处理技术在其各个步骤(如:转录、翻译)及层面(如:基因,DNA序列,蛋白质)上的应用进行介绍,并融合很多传统技术,如傅里叶分析、同态反褶积、维纳滤波、奇异值分解等,对多种生物信号进行识别和检测。学到了很多具体理论,特别是将问题抽象泛化的思想。

进度上,目前已翻译完成超过总任务的四分之一。在翻译过程中碰到一些语法问题,个别专业名词需进一步确认,下周会努力解决并达到目标进度。

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3 Responses to 学习笔记(2014.11.15)——翻译学习Bioinformatics的一些领悟:一加一大于二

  1. 刘 超 says:

    我小的时候也喜欢生物课,对仿真学之类的比较感兴趣,这个文章让我想到了暑假上机器学习的时候的人工神经网络。

  2. 陈琛 says:

    今年来生物计算机两门学科交叉特别火热。我认为部分原因是因为生物实验中碰到大量的数据要进行处理,并且生物实验中也会具有大量的不确定性因素,可以利用计算机中预测算法来进行实验指导。希望丁同学以后能帮忙给出一些本书中具体实例,供大家探讨。

  3. 任留名 says:

    我很同意这个关于学科交叉1+1>2的说话,很多学科之前一直都在专注于各个领域,之间的合作并不多,各自的思想都没有得到充分的碰撞。

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