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应对关键挑战

Posted: Sat Jan 25, 2025 5:28 am
by Mitu9900
研究人员充分利用计算机辅助药物设计 ( CADD )等技术的潜力,加速识别潜在候选药物。新型基于人工智能的生物信息学系统也因其能够查询现有药物并识别可用于治疗 COVID-19 的潜在治疗剂而被提出。

最后,在公共卫生层面,流行病学、生物统计学、调查科学和临床试验研究等领域与病毒学、免疫学和传染病学的结合,为了解病毒动力学和免疫反应、开发诊断工具以及评估流行病学效应和社会副作用做出了重大贡献。

所有这些科学成果理所当然 波斯尼亚和黑塞哥维那手机数据 地产生了大量的 COVID-19 文献,自疫情爆发以来,估计已发表了 50,000 篇论文,而且每天还会增加数百篇。为了简化搜索、发现、可视化和摘要,现在有几种自动文本挖掘应用程序可用,使全球研究界能够及时了解抗击疫情的进展。

全球应对 COVID-19 的举措建立在国际、跨职能合作、改进和创新的研究工具和工作流程以及共享宝贵数据访问的坚实基础之上。这是一项了不起的成就,目前仍在进行中,并有可能对医学研究和计算生物学的未来发展产生积极影响。然而,这场危机也暴露了一些挑战,在我们作为一个全球社会向前迈进的过程中,这些挑战仍需解决。



随着NGS技术的快速发展和应用范围的不断扩大,公开数据集的数量也呈指数级增长。然而,即便是使用参考序列数据库对样本数据进行分类并确定可能的来源这样简单的任务,也常常会引发对参考数据集的限制性选择,这些参考数据集要么精心策划但内容有限,要么杂乱无章但内容丰富。

这对于高效和富有成效的研究来说并不是最佳选择。因此,理想的方法是创建一个集中式数据存储库,提供所有公开可用数据的精选、全面和定期更新的资源,以实现快速、高效、准确和富有成效的分析。