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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 390 毫秒
1.
生物技术和信息技术的迅速发展,使生命科学进入了数据爆发的新时代,传统生命科学研究范式难以在日益增长的生物大数据中揭示生命复杂系统的本质规律。随着人工智能(AI)在生命科学研究领域持续取得颠覆性突破,AI驱动的生命科学研究新范式呼之欲出。文章通过深入剖析AI驱动的生命科学研究的典型范例,提出了生命科学研究新范式的内涵和关键要素,阐述并讨论了新范式下的生命科学研究前沿和我国面临的挑战。  相似文献   

2.
合成生物学通过引入工程科学“自下而上”认识生命体系的理念,在生命科学研究中采用“设计—构建—测试—学习”迭代的研究范式,并在基因组和系统生物学的基础上,构建工程化的新生命体系,为生命科学提供了“从创造到理解”的新途径,不仅颠覆了从整体到局部的“格物致知—还原论”的传统研究策略,还开启了理解生命本质的“建物致知”新文化。同时,合成生物学将生物技术由“模拟自然过程”和“遗传工程改造”上升至“定量理性设计”和“标准化构建测试”的高度,推动生物工程和代谢工程朝着对标生命过程的高效率、普适性的工程化“重编程”,甚至是“从头构建”的新高度,以实现“建物致用”的目标。文章梳理了合成生物学近年来在生命科学基础研究中“建物致知”方面的重要进展,列举了其在化工、医药、食品、环境等应用领域中“建物致用”的具体案例,展现了合成生物学对人类社会全面发展正在发挥的重大影响,强调了为确保合成生物学的健康、快速发展,构建会聚生态系统与治理体系的重要性。  相似文献   

3.
世纪之交的“人类基因组计划”开启了生命大科学的研究新时代,形成了以整体性高通量研究为特征的各种生命组学。最初的组学研究主要在分子层次上展开,如基因组学、转录组学、蛋白质组学等,表现出数据驱动的研究新范式。随着研究技术的发展,组学研究上升到介观层次,其核心是2017年启动的“人类细胞图谱”计划。目前,研究者已经能够在组织器官乃至个体水平开展组学研究,通过整合不同层次的组学数据来认识生命复杂系统。  相似文献   

4.
生命科学研究关系着人类健康和社会可持续发展, 随着人类基因组计划的完成, 生命科学进入了后基因组时代。探究基因组所蕴含的生物学意义, 探索蛋白质的奥秘, 已成为全球生命科学研究的热点, 也是国际生命科学前沿领域激烈竞争的制高点。  相似文献   

5.
大数据时代:地质学的挑战与机遇   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
大数据正在影响着人类生活,改变着人类认识和研究世界的思维方式。作为典型数据密集型学科的地质学,正面临着前所未有的挑战与机遇。为了应对这一挑战,地质学家不仅需要改进传统的研究方法,更重要的是要改变传统思维模式,拥抱大数据时代的到来。地质学与大数据的结合不仅极大拓展了地质学的认知空间,提升了获取地质学新知识的能力,同时为地质学支撑的能源矿产调查、环境资源合理利用以及防灾减灾等社会生产和公共服务提供了创新活力。在分析国内地质学大数据研究现状的基础上,文章阐述了我国地质学大数据研究的前沿科学问题,提出了地质学大数据发展战略目标,探讨了地质学大数据发展面临的主要问题和解决途径。大数据将改变地质学家的思维方式,数据驱动的科学发现模式将为地质学的发展带来全新的面貌,文章呼吁地质学界对大数据给予更多的关注和支持。  相似文献   

6.
深圳华大基因研究院云计算平台始终是强而有力的支撑性平台,与世界一流的测序技术平台共同构成了BT+IT的双驱动模式,进而加强基因组技术在基础生命科学、基因检测、药物研发、个性化医疗、新能源、农业、环境等领域的广泛应用,加速相关产业发展。华大基因生物信息云计算实验室以实现超大规模的生物信息学计算为核心任务,研发高效能计算、弹性云计算、生物数据中心和生物云计算等技术,为海量生物信息学数据的存储、处理和分析提供了稳定而高效的保障。  相似文献   

7.
新药研发是医药创新发展的关键环节,是新一轮生命科技革命和生物经济变革的核心领域,对引领科技创新、带动经济发展、提升人民健康福祉具有战略意义。当前,前沿技术不断革新、学科跨域融合、数字深度赋能驱动新药研发领域创新日趋活跃,国内外创新性小分子药物、抗体药物、免疫细胞治疗、基因治疗与核酸药物等密集获批上市,为未满足的临床需求提供更多选择。文章深入分析新药研发领域发展趋势、全球新药批准情况,以及我国新药研发发展现状与态势,提出发展启示与建议,以期为新药研发领域发展提供参考。  相似文献   

8.
细胞是生命的基本结构和功能单元。生物的生长、发育、繁殖与进化等一切生命活动都以细胞为基础。多细胞生物包含多种形态与功能各异的细胞,所有这些细胞都是由单个受精卵增殖分化而来。细胞一旦产生就面临着分裂、增殖、运动、分化和死亡等各种不同的细胞命运,研究和揭示细胞生命本质及活动规律是生命科学永恒的主题。  相似文献   

9.
生命科学的发展可大致划分为描述生命、认识生命、改造生命、 创造生命、把握生命5个阶段。在生命科学研究的4个层次,即群体水平、个体水平、细胞\\r 水平、分子水平上,研究蛋白质间形成的多聚体及其蛋白质间的相互作用对阐明生命的奥秘 具有重要意义。简要说明了生命活动过程中的信息流问题,以及基因组计划实施以来研究 生命起源与进化中的问题。  相似文献   

10.
大数据与开放数据的政策框架:问题、政策与建议   总被引:1,自引:0,他引:1  
大数据与开放数据对电子公共服务、开放和透明政府以及政府公众与企业间的互动,都蕴藏着巨大的变革潜力。从“智慧”政府到变革政府,开放数据与大数据可推动协作,为农业、健康和交通运输等领域面临的挑战提出实时解决方案,推动更大程度的开放,并引领政策制定走向新时代。然而,开放数据与大数据也面临着一系列的政策挑战,如数据获取和发布、数字资产管理、归档和保存、隐私及安全等。本文以美国为背景,选择了有关开放数据与大数据的关键政策问题进行评论,并提出建议,以期推进数据驱动的创新。  相似文献   

11.
生命科学近150多年的发展历程可概括为环环相扣的3个阶段:经典遗传学时代、分子遗传学与分子生物学时代和生命组学与系统生物学时代。当代生命科学空前繁荣,呈现若干新特征:原始发现层出不穷,致使底层创新井喷;系统论与还原论并重,层层揭秘复杂生命过程;学科汇聚融合,生命科学从定性描述开始实现动态、精准和定量解读;科学数据共享,成为生命科学界普遍遵循的规则;合成生物学与人工智能兴起,为生命科学研究提供了新的范式。这些特征使生命科学知识获得极大丰富、生物技术得以快速迭代升级。与此同时,中国生命科学厚积薄发,近10年进步显著,逐渐改写世界生命科学版图,并在科技抗击新冠肺炎疫情中贡献突出。随着世界政治经济格局发生深刻变化,中国生命科学面临更多挑战。理顺各科研模块的功能定位和资源配置,创建先进科研文化、营造良好科研氛围、坚持开放与国际合作,将进一步夯实中国生命科学的基础,使其更加卓越,贡献科技强国建设,丰厚回馈人类健康和社会经济。  相似文献   

12.
大数据是知识经济时代的战略高地,是国家和全球的新型战略资源。作为思维的革命性创新,大数据为科学研究带来了新的方法论。第六届中德前沿探索圆桌会议以"自然科学与人文科学大数据"为主题,在"生物医药大数据"、"物理、化学与地球科学领域大数据"、"人文与社会科学领域大数据"和"大数据处理技术与方法"4个领域进行研讨,总结了大数据对于科学发现的重要作用、意义以及面临的重大问题,形成了关于发展科学大数据研究的相关建议。  相似文献   

13.
吕红 《现代情报》2017,37(3):132-140
大数据时代为人文社会科学研究及其自身的变革迎来了新的发展机遇,人文社会科学领域对大数据相关问题的研究正处于快速上升期。以中文社会科学引文索引数据库为数据来源,从期刊、作者、研究机构、学科属性4个层面对国内人文社会科学视野下大数据的主要研究力量进行了分析。通过信息计量与可视化识别出国内人文社会科学视野下大数据研究的六大研究前沿:面向大数据的企业竞争情报研究、大数据时代社会治理与公共服务创新、基于网络大数据的企业生态系统建模、大数据时代公共图书馆的服务创新与发展、数据新闻、教育大数据及其应用。  相似文献   

14.
梁卓  褚鑫  曾艳  周桔  马俊才 《中国科学院院刊》2019,34(12):1399-1405
生物资源是国家重要的战略性资源。组学时代的到来催生数据量级的增长将推动生命科学研究向"数据密集型科学"的新范式转变。因此,生物资源的大数据与生物资源本身一样,也已成为国家战略资源,成为国际科技与产业竞争热点和战略制高点。目前,我国亟待加快建设国家级战略生物资源大数据共享平台,建立全面支撑生物资源保存、利用、开发、挖掘和可持续利用的技术体系,形成包括数据质控流程、数据存储中心、数据共享中心和数据转化中心的可对海量数据进行有效管理、高效分析和可用、易用的综合数据系统,支撑我国生物资源前沿领域科学发现和产业创新发展。中国科学院战略生物资源信息平台配合中国科学院战略生物资源服务网络的建设,形成了包括数据管理规范、数据汇集平台、数据门户和数据可视化系统在内的一套完整的数据生态,从而有效地促进了中国科学院战略生物资源数据的集成、共享、挖掘和利用。目前,该平台已经覆盖中国科学院植物园、标本馆、生物遗传资源、实验动物、生物多样性监测网络5类资源的42家单位,集成6 981 465条数据,且全部数据资源都可以通过数据门户进行共享。  相似文献   

15.
Today, the production of knowledge in the experimental life sciences relies crucially on the use of biological data collections, such as DNA sequence databases. These collections, in both their creation and their current use, are embedded in the experimentalist tradition. At the same time, however, they exemplify the natural historical tradition, based on collecting and comparing natural facts. This essay focuses on the issues attending the establishment in 1982 of GenBank, the largest and most frequently accessed collection of experimental knowledge in the world. The debates leading to its creation-about the collection and distribution of data, the attribution of credit and authorship, and the proprietary nature of knowledge-illuminate the different moral economies at work in the life sciences in the late twentieth century. They offer perspective on the recent rise of public access publishing and data sharing in science. More broadly, this essay challenges the big picture according to which the rise of experimentalism led to the decline of natural history in the twentieth century. It argues that both traditions have been articulated into a new way of producing knowledge that has become a key practice in science at the beginning of the twenty-first century.  相似文献   

16.
以数据驱动环境下的科技信息知识服务研究模式变革为出发点,提出融合科技数据资源治理大中台与知识服务小前台的敏捷化大数据建设思路和整体框架,以能源科技知识服务平台建设为示范,初步形成能源科技知识服务态势感知环境,为开展支撑决策的科技信息知识服务提供有效支撑。通过科技信息数据中台建设对能源科技大数据资源体系进行有效治理,结合敏捷化微服务应用技术快速构建丰富化平台服务功能,有效形成各类以用户情景为导向的能源科技知识服务产品体系。敏捷化大数据应用于科技信息知识服务平台建设是数据驱动环境下的一次探索,为科技信息知识服务创新和迭代赋能提供参考。  相似文献   

17.
大数据时代信息技术发展促使安全管理研究进一步生成数据密集型科学发现范式,并扩展安全绩效管理研究的边界。首先,从数据、信息、知识、智慧4个层面分析数据驱动决策的内涵,并构建数据驱动的安全绩效反馈流程;然后,从时间维、逻辑维和领域维3个维度探讨数据驱动下安全绩效管理的三维结构,归纳数据驱动下安全绩效管理的6个研究特征,并从用户层、指导层、数据驱动决策层、业务层、基础设施层5个层面提出数据驱动下企业层面的安全绩效管理框架模型。研究结果表明,数据驱动下的安全绩效管理有助于推动大数据与安全管理融合,以数据主导方式持续优化安全管理,为安全管理信息化提供理论支撑。  相似文献   

18.
通过分析科技管理中的大数据特征,研究大数据对科技管理决策的作用机理.在此基础上,分析大数据驱动高校科技管理决策的要素、关键环节和特点,研究大数据驱动的科技管理决策模型结构,提出大数据驱动科技管理决策是解决高校科技管理高效精准决策的有效办法,最终给出推动大数据驱动高校科技管理决策的建议.  相似文献   

19.
仿生概念将生物学和工程技术结合在一起,以最灵活、最高效、最可靠、最经济的方式,为人们改善和创造新的技术设备、促进技术革新、解决技术难题提供新原理、新方法和新途径。在大数据与智能化的时代背景下,信息技术虽不断向前发展但仍然面临诸多挑战,海量数据爆发式增长带来的存储、计算和分析需求,以及随其而来的能耗、效能挑战,迫切需要信息技术寻求新的发展方向。借助生物技术的启发,从生物结构中寻找信息技术革新方案,正成为国际前沿研究方向。DNA数据存储和神经形态计算,作为当前活跃的新兴研究领域,是两个具有代表性的方向,未来发展前景十分广阔。文章主要从这两个方向的发展现状及趋势出发,尝试分析受生物技术启发的信息技术发展的动因、趋势及前景。未来20年,将是生命领域与信息领域交叉融合的重要时间窗口。通过向生命系统学习和模拟,以及借鉴生物技术研究提供的新思路、新原理和新理论,信息领域将会产生若干颠覆性的技术与应用,并影响整个学术界与产业界。  相似文献   

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