인간 대 기계 강화 과학 발견
2016년 8월 10일
마크 무센(스탠포드), 제니스 크란츠, 스테판 슈러(마이애미 대학교)와 함께하세요. CDD'S Q3 타운 홀 웨비나, "인간 대 기계 강화 과학 발견"
우리는 헬스케어, 비즈니스, 스포츠, 교통 통제, 생물학, 약물 발견 등 모든 곳에서 '빅 데이터'를 보고 있습니다. 빅 데이터의 힘을 가능하게 하는 '비하인드 스토리' 도구는 검색, 공유, 시각화, 쿼리, 분석 등 의미 론적 웹(일명 '웹 3.0')[1]입니다. Semantic Web이 가져온 주요 발전은 인터넷의 데이터와 메타데이터를 하나의 거대한 지식 그래프로 처리하는 것입니다. 우리가 사용하는 지식의 분리 된 섬 대신, Semantic 웹으로, 데이터베이스는 더 자연스럽게 다른 하나에 연결됩니다 (개인 정보 보호가 개방을 방지하는 경우제외).
우리 중 누구도 바퀴를 재창조하는 것을 좋아하지 않습니다. 우리 모두는 우리의 작품이 다른 사람의 작품과 어떻게 연결되는지 발견하는 것을 좋아합니다 - 그것은 과학적 방법의 기초입니다. 의미 론적 웹 메타데이터를 적용하면 (a) PubChem과 같은 리포지토리에 결과를 직접 증착하든, (b) 출판물의 메타데이터를 포함하이든(일부 저널에서 필요하지 않은 경우 점점 더 보편화되고 있음) 또는 (c) 데이터를 조직에 통합하여 데이터를 잃어버리지 않고 현재 의 동료를 찾을 수 있습니다. 의미 론 웹은 여기에, 그것은 확장, 그래서 우리는 더 나은 모두가 뒤에 남아 하지 않도록 그것에 대해 더 많은 것을 배울!
CDD 의미 체계 주석을 분석에 쉽게 할당하는 도구(BioAssay Express)를 개발하고 있습니다. 의미 론 웹 음표의 증가 채택에 과학자를 격려하고 계몽하기 위해, 우리는 다음과 같은 질문을 해결하기 위해이 타운 홀 웨비나 후원하고있다 :
- 제어어가 할 수 없는 어휘는 무엇을 할 수 있습니까?
- NIH의 '약물 유전체 조명'(IDG), '빅 데이터 투 지식'(BD2K), '통합 네트워크 기반 셀룰러 서명 라이브러리' 등 프로젝트의 다양한 의미론 웹 구성 요소는 정확히 무엇입니까?
- '작은 데이터'(즉, 내 작은 실험 세트)를 작업하고 있다면 왜 신경써야 할까요?
- Semantic 웹 속성을 데이터 또는 보고서에 통합하려면 데이터 과학자가 되어야 합니까?
- 공공 (그리고 분리적으로 주석이 붙은) 과학적 데이터의 양이 증가함에 따라 과학적 작업이 어떻게 더 쉬워지거나, 더 어려워지거나, 다를 까요?
[1] 2001년 과학 미국기사(http://www.scientificamerican.com/article/the-semantic-web/)에서 팀 버너스 리가 작성한 용어로 기계로 처리할 수 있는 데이터 웹을 설명합니다.
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날짜:
- 2016년 9월 21일 수요일
- 오전 10:00(미국 태평양), 1:00 PM(미국 동부), 6:00 PM(GMT)
스피커:
- 마크 Musen,생물 의학 정보학 교수 및 생물 의학 데이터 과학, 생물 의학 정보학 연구 이사 - 스탠포드 대학
- 제니스 크란츠, 컨설턴트, CDD 옹호
- 스테판 슈러,약리학학과 부교수, 전산 과학 센터의 약물 발견 이사 - 마이애미 대학교
그들은 매력적인 타운 홀 경험을 제공하기 위해 예상 "파워 포인트 프리젠 테이션"스타일 웨비나에서 벗어나스피커의 우리의 고유 패널에 가입하세요.
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