在"omics"时代揭开维度减小技术的神秘面:生物科学学生的实用方法
Leonardo D Garma1, Nuno S Osório2,3
1Breast Cancer Clinical Research Unit, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas - CNIO, Madrid, Spain.
概括
这项研究使用直观的COVID-19示例简化了"omics"数据的复杂维度减小技术. 这种方法提高了学生对生物信息学工具的理解和兴趣,例如Python和Jupyter笔记本.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 分子生物学分子生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 减小尺寸对于分析大型"omics"数据集至关重要.
- 像PCA,t-SNE和UMAP这样的常见方法对学生来说可能是数学上的挑战.
- 需要为这些复杂的技术提供可访问的教学方法.
研究的目的:
- 开发直观的例子,用于教学缩小维度的技术.
- 为没有强大的数学背景的学生解开PCA,t-SNE和UMAP等方法的神秘性.
- 利用COVID-19数据评估交互式教学对学生学习和兴趣的影响.
主要方法:
- 使用COVID-19数据创建直观的示例,以减少维度.
- 用Python和Jupyter笔记本为研究生进行了为期4小时的实践课程.
- 通过匿名调查评估学习影响.
主要成果:
- 67%的学生发现电脑使用丰富了他们的学习.
- 66%的人重视Jupyter笔记本;60%的人对Python表现出更多的兴趣.
- 40%的人表示对减小维度的兴趣和理解增加了;40%的人获得了研究技能.
结论:
- 通过直观的例子和Jupyter笔记本等工具进行交互式教学,可以有效地揭开维度缩小的神秘性.
- 这种方法可以提高学生对生物信息学的理解,兴趣和实践技能.
- 开发的示例可以作为交互式教学环境的宝贵资源.
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