孤独生信狗的生存指南

这篇文章是翻译别人的。原作戳我

A guide for the lonely bioinformaticians
孤独生信狗的生存指南

我这里要描述的事情可能只是英国独有的,但我怀疑很可能并非如此。让我先讲个简单的故事吧。几周前我正坐在单位餐厅安静地喝咖啡,这时我听到几个讨论申请基金的PI的对话:“没事儿”,领头的那个说,“我们的申请中已经包含了雇一名生物信息员的费用。”不得不同意,这真是打得一手好算盘啊。然而,请注意这些PI中间没有一个生物信息专家,也没有一个能写代码;让他们坐在Linux终端前他们将一无所措。

没错,我们见证了又一个“宠物生信狗”的诞生。我这个词的意思是指那些独自一人受雇于基于实验的课题组的生物信息员。现在这种情况在英国的学术圈正变得越来越普遍,这让我深为担忧,因为这些生信狗很可能被孤立起来,从而染上不好的习惯,因为他们缺乏有经验的生物信息学专家的指导。同时我也担心他们的前途和职业发展都将陷入困境。

想想相反的情况吧—有多少生物信息学的PI会管理实验室的事情呢?他们怎么可能去指导一个年轻的博后如何跑胶,做PCR之类的事情,更不用说更复杂的活?我们不能—那么那些做实验出身的PI又怎么可能去指导生物信息员呢?

所以,我们必须要考虑一个问题就是如何在自己对一个领域一无所知的情况下去培养需要在这个领域立足的新手。如果你自己就压根不懂,你该如何帮助他们呢?

这份指南就是写给宠物生信狗的,希望能够帮助他们有更好的职业发展。

  1. 和当地的生信课题组交朋友
    你们单位可能没有生物信息学课题组,但是如果有的,请务必找到他们,向他们介绍自己,和他们交朋友。问问他们你能不能参加他们的组会和文献交流会。和课题组长讲你的目的是养成好的生物信息学分析习惯,希望得到他们的帮助。如果本单位没有,那地理位置上最近的那个在哪里?你能不能去他们那里和他们见见面?如果能,去;如果不能,请求通过Skype参加组会或别的方式。在网络上和同行建立起互助的关系。建立一个支持团队,当你遇到实验室成员帮不了你的问题时他们能帮帮你。

  2. 和你的计算机管理团队谈谈
    找到他们,和他们谈谈你的工作是干什么的,你需要什么资源以及在你现有的环境中如何能最便捷的弄到这些资源。如果你压根不知道自己到底需要什么资源,请看第一条。你的IT团队对于你的成功是必须的。和Linux系统管理员搞好关系,他们可能能救你一命。

  3. 搞清楚对你的期望
    和你的上司聊聊,请他们清晰准确的说明期望你做什么。如果你是受某些基金资助的,把基金的申请书拿来,好好读读,看看你的上司在项目书中说你将会做什么。做好准备,你的上司也可能改变他们的期望,特别是如果那些期望本身不现实的时候。

  4. 重新定位自己的工作
    通过前面三点,重新定位你接手的这份工作,向你的上司讲清楚哪些你能做到,哪些是做不到的。让他们清楚这些事情会花多长时间,因为他们很可能自己并不清楚。这件事要越早做越好。如果你的上司并不同意你觉得你能做到的事情,向(1)中说的那些人请求帮助。总之要给出现实的估计。请你的上司从实际出发。

  5. 论文
    记住,你需要第一作者的文章,你和其他的研究者是一样的。挂名的文章是不能让你更进一步的。请直面这一点,问问你的上司,你的下一篇一作论文得从哪儿来。跟他解释,对于一些特定的项目你要做的工作将会比实验狗更多,所以你完全配得上一作(要事实确实如此才可以这样讲)。如果你现在的课题组根本不可能让你一作,你应该请求上司允许你有自己的想法,做自己的东西发一作论文。和(1)中的那些家伙谈谈你的想法。

  6. 参加生物信息学的会议
    你的上司会希望你参加与课题组研究相关的会议。去参加,但同时也请求参加生物信息学的会议和研讨。

  7. 先试,再问
    这是一个微妙的平衡。实际上,拿到一些数据或代码试一试是最能让你学到东西的。试试。坐下来,读那些文档,尽力去解决尝试过程中遇到的问题。只是,你要记住你的解决办法可能不是最优的。做一部分之后再请求帮助。告诉那些更有经验的人,你都做了些什么,寻求他们的反馈。记住你尝试出来的最好方法以及那些反馈,其余的都可以忘掉。没有人会喜欢太早寻求帮助、希望别人告诉他们到底该怎么做的人;我们都希望乐于尝试的人。不过,也别做的太多;先按自己的方法试试,到一定阶段就停下来问问别人的看法和帮助。

我在不止一个项目中看见那些结果完全就是垃圾,因为项目的生物信息员独自埋头苦干而不寻求别人的帮助。不要做那样的人,千万别让自己成为那样的人。和其他的生物信息学一起工作会减少这种风险,因为他们可以指出你做错的地方。

要确保你和课题组的其他成员一样受到重视,确保你的事业有所前进,你的技能和其他实验室成员一样有所提高。要确保你在朝着清晰、现实的目标努力,要积极评估自己的角色和工作。

如果你混学术圈,要发文章。一定要发文章。挂名的文章也可以,但是如果你想让自己不被看作是一个辅助性角色话一定要发一作论文。争取一年发两篇论文。如果你的上司不能让你做到这一点,你就自己做。发综述。发软件/工具对比的文章。拿你最常遇到的问题作为目标,解决掉,然后发表你的解法。刚开始这很不容易,但是你可以寻求帮助。你能做到的。

照顾好自己吧,宠物生信狗们。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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