在線網絡代理 從事以下方面的研究和開發：“計算機科學、計算生命科學和生物信息學基礎”，特別是“安全性、形式化方法、計算建模、理論和模擬”。
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電腦科學基礎 – 基礎知識
- 第一台電腦和演算法理論（30 年代-50 年代）： 理論發展（例如圖靈機）和原始硬體透過形式化可計算的內容和執行的複雜性來定義探索的空間。
- 程式語言（50 種以上）： 從彙編語言到高級工具（FORTRAN、COBOL 等），人們探索了能夠「編寫其他演算法」並具有更高人類可讀性的演算法的創建。
- 基礎知識 給 和網路（60 歲以上）： 需要係統且有效率地儲存和傳輸 數據，導致基礎系統的開發 數據 以及基礎設施 因特網.
計算生命科學和生物資訊學的誕生和演變
- 分子生物學與定序（50 歲以上）： 在分子層面解碼生命的結構（關於 DNA、RNA、蛋白質......的發現）需要越來越先進的技術來存檔和分析這些資訊。
- 人類基因體計畫（1990-2003）： 大規模協作努力獲得人類 DNA 的完整序列。這些龐大的管理 數據 這是計算在生命科學應用上的突破。
- 「組學」爆炸（2000+）： 除了基因組之外，現在也大規模研究蛋白質（蛋白質體學）和轉錄（轉錄組學）。演算法專門分析 數據 生物和高效能運算。
- 計算系統生物學（2000+）： 嘗試使用電腦工具對各個層面的生物過程進行建模（例如從細胞之間的相互作用到整個器官或生物體的模擬）正在成為一個不斷發展的跨學科領域。
共生：資訊科技加速生物學發展，反之亦然
- 仿生演算法： 大自然常常包含解決複雜問題的有效方法。這催生了新的演算法類別（例如受大腦啟發的神經網路、在突變中尋找類比的人工演化）。
- 計算困難（硬）問題： 生物學中的許多關鍵任務（例如蛋白質折疊、序列比對等）都是「本質上」計算複雜的問題，這突破了 IT 工具創建和超級電腦資源使用的極限。
- 個人化醫療與「數據驅動發現」： 生物資訊科技和大型遺傳資料集（來自個人和一般人群）的分析為精確診斷、預防和治療提供了非凡的機會。
挑戰與未來
- 大數據 e 雲端 計算： 體積為 數據 在生物領域，它繼續呈指數級增長。需要有效的策略來處理和從海量資料中提取相關資訊。
- 模型的可解釋性： 深度學習等方法通常會產生高度準確的結果，但其解釋可能很困難。需要更好地理解它們「為什麼」起作用，特別是在醫學等敏感領域。
- 隱私和道德： 由於質量 數據 具有基因組圖譜的個人資料持續成長，必須保證高標準的隱私、非歧視以及以完全自覺和透明的方式將其用於生物醫學研究。
結論
計算機科學基礎提供了實現計算生命科學和生物資訊學突破性創新的工具。反過來，生物問題也帶來了進一步推動計算領域發展的挑戰。這是一種真正的合作，旨在理解並潛在地改善生活本身。
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