课程预告|利用生信数据库进行临床前研究的创新策略

学术   2024-12-17 09:11   河南  

在当今信息化飞速发展的时代,生物信息数据库作为连接海量生物数据与科研应用的桥梁,发挥着至关重要的作用。但大家也可能面临着:

数据分析对编程和统计背景有较高要求;

在临床案例和科学研究紧密结合方面有所欠缺;

国外数据库中充斥着大量英文的专业术语和缩略词,且可能伴随着科研自主性受损、数据获取受限、使用控制严格等“卡脖子”风险,对中国学者的使用体验不太友好。

Nature杂志的一篇文章论述了罕见病数据中心(RDDC)等中文数据库是如何推动罕见病研究持续发展的,充分肯定了中国从业工作者构建属于自己的数据库的深远意义[1]。目前RDDC已实现「生物大数据」与「AI+生信工具」的强强联合,具备「如何借助A模型去研究由B基因的C突变引发D疾病相关机制」一系列实际应用案例;且承诺永久免费开放!


由此我们开始思考,研究人员要怎样借力数据查询与挖掘以更好地开展临床前研究工作?如何从数据库背后找到未来新风口?12月19日云课堂,由赛业生物高级产品经理刘凡瑞主讲,聚焦「利用生信数据库进行临床前研究的创新策略」主题,通过剖析常用生信数据库的数据整合、资源获取等相关现状,手把手为你讲解如何打破局限,利用AI赋能的创新型数据库进行疾病研究、模型构建、知识挖掘、数据分析等。「码」上报名,相约云端!



#01

知识要点提前掉落

1

常用生信数据库的现状与挑战

2

AI赋能的创新型数据库——罕见病数据中心(RDDC)

3

RDDC「生物大数据」及「AI+生信工具」使用指南

4

如何应用RDDC开展疾病研究和药物发现

5

在线答疑


#02

讲师简介

刘凡瑞

赛业生物

高级产品经理


毕业于华南农业大学,硕士期间致力于兽医分子生物学相关领域的研究,目前担任赛业生物高级产品经理,负责多个管线产品的开发与运营,在遗传修饰模式动物和生物医药互联网领域有多年的管理经验。



#03

课程回顾

赛业云课堂持续推出「RDDC|罕见病研究AI工具」相关课程,希望对大家的研究有所启发,感兴趣的小伙伴可以进入B站视频专题页回顾精彩内容。



参考文献:

[1]Chen, Jishizhan.. New Chinese databases are a boost for rare-disease science. Nature, 2024, .


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