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用于教学生物技术的人工智能范式 Wilson Wen Bin Goh 1* 和 Chun Chau Sze 1* 1 南洋理工大学生物科学学院，新加坡 637551 * 通信地址：wilsongoh@ntu.edu.sg（Goh，WWB）；ccsze@ntu.edu.sg（Sze，CC） 摘要（49 字）人工智能 (AI) 正在深刻改变生物技术创新。除了直接应用之外，它还是一种有用的工具，可用于自适应学习和在庞大的知识网络中建立新的概念联系，以促进生物技术的发展。我们讨论了一种与人工智能共同进化的生物技术教育新范式。 关键词 教育；人工智能；学生作为伙伴；体验式学习 生物技术建立在跨学科知识网络之上 生物技术广泛涉及多学科，一方面涉及修改和使用生物系统创造新产品，另一方面涉及应用技术解决生物问题。它利用生物过程工程、组学和基因编辑技术、材料科学、光学和电子工程等不同领域来挖掘生物系统的潜力。生物技术创新依赖于通过跨学科专家之间的协同学习、讨论和合作，在庞大的知识网络中建立有意义的联系。微阵列是一个典型的例子，它展示了精密工程、计算、化学、生物学、统计学和数学如何统一为一种测量基因表达的实用技术。该技术基于细胞的基本生物化学——核酸与自身的互补版本非常特异性地结合形成双链分子。理论上，通过这一生物学原理可以确定整体基因表达（即 mRNA 组的存在），但其他领域也需要发挥作用。精密工程可实现可重复大小的阵列，将基于 DNA 的基因探针序列定位到芯片的精确位置；化学有助于合成此类基因探针以及染料标签，以产生与结合样品数量相对应的荧光；电气工程有助于开发捕捉芯片图像所需的灵敏相机；计算机硬件开发产生了信号提取方法（将照片图像数字化为强度矩阵）；统计和数学方法有助于执行背景校正、标准化、识别有趣的信号和挖掘重要的模式。最后，生物学家解释处理后的数据，并希望揭示相关的细胞机制。将不同的领域联系起来以产生创新是有意而有意义的。这种建立有意义的联系的过程是生物技术成功的关键公式，质谱蛋白质组学、下一代测序和合成生物学也是如此。生物技术人员不仅需要从许多学科中学习，还需要学习如何建立有意义的联系。他们可以在这方面做得更好，其中一种方法就是创新生物技术
用于生物技术教学的人工智能范例 | DR-NTU
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