人类科学发现在机器前面

2016年8月10日

加入Mark Musen(斯坦福),Janice Kranz和Stephan Schür. (迈阿密大学)在 CDD第三季度的网络研讨会,“科学发现通过人类或机器改善”。

网络研讨会网上语义斯坦福迈阿密

我们看到“大数据”到处:健康,商业,体育,交通管制,生物学,药物发现。制作大数据电源的“后台”工具 - Bussy,Share,可视化,咨询,分析 - 是语义网站(也称为“Web 3.0”)[1]。语义网络的主要进步是将互联网上的数据和元数据视为巨大知识图形。而不是我们习惯的断开的知识群岛,通过语义网络,数据库将更自然地相互连接(除非隐私防止开放)。

我们都不喜欢重新发明轮子。我们都喜欢发现我们的工作如何与他人的工作相关:这是基于他人的结果的科学方法的基础。来自语义Web的元数据应用允许在该更广泛的区域中包括工作本身,(a)直接在诸如Pubchem,(b)中的储存库中的结果(包括出版物中的元数据(越来越常见)不需要一些杂志),或(c)将它们纳入组织本身内存的数据,以便数据不会丢失,内部同事(当前和将来)可以找到它们并使用它们。语义网络在这里,它正在扩展,所以如果我们都学到了更多关于它的信息,那就更好了,以免留下来。

CDD正在开发工具(生物测定表达),以便轻松分配对试验的语义注释。为了鼓励科学家们提出在语义网络上不断采用的诠释,我们赞助了这个Web研讨会来解决以下问题:

  • 受控词汇表可以做些什么?
  • 究竟是什么组成了这些项目的语义项目的各种组成部分,例如“照亮NIH的可用性基因组”(IDG),“大数据到知识”(BD2K)和“基于集成网络蜂窝签名库”(LINCs ?
  • 如果我只是使用“小数据”(即我自己和一小一套实验),为什么要担心?
  • 是否需要成为数据科学家,以将语义网的属性集成到我的数据或报告中?
  • 随着公共科学数据的数量增加(并语义上得分),如何更容易,更困难或简单的科学工作?

[1] 蒂姆伯勒斯 - 李在美国科学文章中创造的术语(http://www.scientificamerican.com/article/the-semantic-web/ )在2001年描述可以由机器处理的数据网络。


现在注册 在本网上研讨会上,由人类或机器改善。

日期:

  • 2016年9月21日星期三
  • 上午10:00(美国太平洋),下午1:00(美国东部),下午6:00(GMT)

发言者:

mark_musen_100x100。   janice_kranz-100x100。   Stephan_schrer_100x100。

  • 标记musen。,生物医学计算机与生物医学数据科学教授,生物医学计算机研究总监 - 斯坦福大学
  • Janice Kranz。,顾问,DCC Defender
  • StephanSchürer.,计算科学中心药理学与探索主任副教授 - 迈阿密大学

加入我们尊敬的扬声器小组,其中从预期的“PowerPoint演示文稿”网站研讨会中,提供有吸引力的市政厅体验。

现在注册 保留助理广场!


非常感谢我们的赞助商。

融合徽标。             推出实验室           mollortlogo_300x52。        科学家 -  logo_rgb-01

 

还要感谢 研究数据联盟。.


此博客由CDD Vault社区的成员编写。 CDD Vault是一个平台 用于发现毒品的计算机 安全地管理私人和外部的生物和化学数据。提供包含的基本功能 化学记录, 这 结构 - 活性比化学库存以及能力的能力 电子实验室笔记本.

DOME CDD:所有项目团队都将采用的药物发现信息学。