请您介绍一下自己并告诉我们您的 Core Life Analytics 之旅吗？
我的名字是维克多，我在多伦多大学开始了我的科学生涯，在那里我获得了生理学博士学位。当时我的重点是代谢紊乱，重点是药物靶点和药物发现。然后我在加州大学戴维斯分校和威尔康奈尔医学中心担任神经科学博士后。在后一个机构，我接触到高通量和高内涵成像，使用化合物筛选进行药物发现。
我的天真最初给了我一种错误的印象，即自动化会显着加快我的项目和出版物的速度，但事实并非如此。数据分析是最大的挑战;来自我的项目的数据量超出了我的知识范围，甚至不知道从哪里开始。我尝试掌握一些编程技巧，但没有任何东西是健壮或可重复的。
我加入 Core Life Analytics 只是因为它们是我遇到的数据问题的解决方案。此外，我们的科学理念非常吻合：提供强大且透明的数据分析工具，让科学家能够快速分析他们的数据并描绘他们实验的整体画面。此外，更重要的是，让科学家了解数据科学的良好实践。
Core Life Analytics 的主要目标是什么，它如何适应更广泛的生物和生命科学领域？
在 Core Life Analytics，我们的使命是使数据科学民主化：我们帮助生物学家独立分析他们复杂的表型数据。
高内涵或表型筛选是药物发现的有力工具。使用先进的显微镜和图像分析软件，科学家可以将显微图像转化为对细胞形态的数百或数千个测量值，例如大小、强度和形状。这些所谓的特征描述和量化细胞的表型，使研究人员能够仔细评估化合物的作用。
像这样的技术适合向更多数据驱动的方法发展：与其专注于你知道参与你研究的过程的测量，不如测量它们，并使用统计数据来确定什么是有趣的。
标签：
免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！