Биоинформатика - это развивающаяся область, которая объединяет несколько дисциплин, включая биологию, информатику, психологию, математику и статистику, химию.

В последний раз я читал биологию в старшей школе. Я был довольно хорош и был лучшим в классе. Несмотря на то, что в то время у меня был большой интерес к биологической науке, я выбрал информатику в качестве основной специальности бакалавриата, чтобы удовлетворить свой большой интерес. У нас не было высшего образования по биоинформатике в нашей стране. Честно говоря, я и в студенческой жизни не планировал переходить на биоинформатику. Моя цель состояла в том, чтобы получить как можно больше знаний в различных областях компьютерных наук. Когда я познакомился с искусственным интеллектом, машинным обучением, я решил заняться MS в этой теме. Как следствие, я решил получить специальность «Интеллектуальные системы» в своей магистратуре. Во время MS я начал проявлять интерес к биоинформатике.

Поскольку не было курсов, связанных непосредственно с биологическими науками или биоинформатикой, я начал читать самостоятельно. Я начал с человеческого познания и развития познания ИИ. Сериал Мир Дикого Запада меня воодушевил именно в этом случае. В конце концов, я искал много контента в Google. Среди них был список проектов Cognitive AI в Википедии. Кроме того, он содержит другие интересные проекты в области ИИ. Среди проектов меня заинтересовал OpenCog. Казалось бы, хороший фреймворк, предназначенный для разработки систем ИИ.

Однажды я читал несколько статей об атрибутах, которые определяют и контролируют человеческую психологию. Я пытался понять функциональность таких гормонов, как эстроген, тестостерон, серотонин и т. д., которые отвечают за различные действия в нашем теле и уме, как различные гормоны контролируются нашей эндокринной системой. За это время я нашел несколько конкурсов на Kaggle, в которых требовалось решать задачи, связанные с различными типами рака, с помощью машинного обучения и задачи нейронной сети. У меня не было достаточно знаний, необходимых для решения этих проблем. Я знал алгоритмы машинного обучения и нейронной сети, но я чувствовал, что если я узнаю больше об этих проблемах, это может позволить мне обнаружить более интересные исследовательские проблемы, существующие в современном мире.

Следуя своему любопытному уму, я начал копать о раке и раковых мутациях. Я начал читать о наших основных компонентах, таких как ДНК, РНК и белки. Я пытаюсь понять, как работает мутация, и когда она терпит неудачу, как раковая клетка влияет на нормальную мутацию. В будущем я постараюсь написать отдельную статью о геномике рака и некоторых интересных аспектах, которые меня очаровали, включая ресурсы, которые мне помогли.