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发表于 2025-5-6 02:33:05
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本帖最后由 北美王各加 于 2025-5-6 05:14 编辑 a6 _+ G) T: k* J. Y/ p0 s( t2 S
冠冕 发表于 2025-5-6 01:09
2 g8 |+ S6 c$ P0 s* c0 r, B现在，数智+生物这块，在计算机和生物都不是主流，武大真的应该赶紧抄底。尤其是alphafold已经证明了其成功 ...
我没说做大模型啊，谁和你说生物统计和生物信息=大模型了？1 Z2 F; i% B5 q- o3 K& A m" X( W
你不要只知道一个大模型就在这里乱说好吧。
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0 T0 S0 m6 k' r$ D; ?# h% c生物信息+生物统计几个我认为的前沿方向：
, G& h. u5 g8 E' g4 C& l$ ~% c z空间组学——人工智能学院田天在做
4 ~% o* e' A; F& f单细胞测序算法——医学研究院胡致远在做 - p. [; j4 [5 ~* a
显微镜图片细胞算法——武大没人做 比较火 密西根大学biostat系主任 Veera Baladandayuthapani就做这个 j- h; N3 L; z$ y3 x& D
蛋白质结构预测模拟——武大没人做 非常火 UW的诺奖David Baker就做这个, D# w& L' `7 s2 ~* g3 h
基因组深度学习算法——武大没人做 很火 （Emory的Jian Hu，武大生物校友， rising star）
% _, g; y) q4 w( o$ }神经科学/影像学习——武大人民医院神经科 有人擦边做做。/ h) y! I& ~4 r) j3 n s
功能基因组学——生科院周宇在做 不过他更多的是focus on 生物发现 而不是算法本身, R/ _# y: C. G/ R1 r% [! @; a
, C, q, Y2 ~9 o7 Z3 j
除此以外我认为没那么紧急 但也完全可以布局的方向，包括/ l% [4 h9 P+ ?* ~3 m, E$ x
可穿戴医学设备的数据分析+ f, B& v$ H8 ]& v# E
电子病历数据分析以及数据库
7 G z9 i5 v3 ?6 X7 N! s' i* l脑机接口/脑电数据分析
. w# |* ^) |7 d6 k: B生态学/进化生物学（目前生科院赵华斌做的不错，但就他一个人，而且群体遗传学这种更需要数学水平的方向也没人做。美国有些这个方向的老师甚至是普林斯顿的数学phd出身）。8 P, ^. S: y# l0 s6 B% G* o4 @
; }& k3 d( Z5 h; Q7 Y总的来说 武大生物信息 生物统计这一块 在很多火热前沿的方向都是0人。张校长的数智化大旗提出来的很是时候，但是改革步伐完全可以迈的大点。以上这些方向，把pi填满，搞30个pi位置是最少的。大概再建一个医学研究院的体量，专门搞生统生信就足够了。
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% @, I# Z6 g* ~* l而且这些老师不要觉得耗费资源不划算，他们完全可以去支撑其他一级学科，计算机，电子信息，统计学，生物医学工程，基础医学。2 |: R3 m5 c9 w' d) A
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剩下，其他可以探索的方向，以UNC举例，他们社会学有很多教授是统计和生物背景，做基因-社会心理等交叉学科。当然这就说的太远了。UNC既是美国社会学头部高校，也在生物医学和生物统计上都位列美国top。' z7 j5 S9 N+ j H7 W
+ D" \ O5 i; J2 h7 ~) o: k' S$ v5 l# W( B7 R0 q; m
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