生命科学的6个新兴趋势

未来的生命科学实验室将需要自动化、开源技术、人工智能和许多其他新兴领域的技能。以下是你需要知道的。

在20世纪初,分子生物学、细胞生物学和蛋白质组学的湿实验室技能是任何在生命科学领域寻找工作的人的关键。虽然这些领域的专门知识仍然必不可少,但未来的实验室将根据研究和技术的新趋势需要一套不同的技能。

以下是六个技能领域,我们认为熟悉熟悉自己的职业生涯并为未来的生命科学实验室做好准备。

1.自动化专业知识

研究发表于2018年世界经济论坛预计到2025年,自动化设备将完成目前一半以上的任务。在一个可比的时间框架内,机器人还将创造约6000万个新就业岗位。据估计,到2026年,液体处理机器人的市场价值将超过70亿美元,在不久的将来,很难想象有哪个领域的自动化技术不会推动你的resumé。

自动化为生命科学研究人员提供了显着的优势,包括提高数据质量,成本效率,可扩展性 - 以及更多时间来做实验室中的重复实验以外的事情。自动化也有利于新的复杂生物技术,如下一步测序或质量规范蛋白质组学分析,这些技术要求日益复杂的工作流程有时候过于复杂和耗时,对人们成功执行。与药物发现,诊断甚至基础研究的速度和吞吐量增加的需求增加,自动化正在看到创新和能力的激增。

考虑到全自动工作流程的巨大潜力,许多研究实验室把科学家从实验室工作中抽身出来——把他们从工作台上拉下来,放到电脑前,让实验室机器人设计实验,让它们完成,而不是自己执行。这样可以更有效地利用科学家对生物学的理解,把重复性的实验室工作留给机器人,这样生物学家就可以解决困难的科学问题。

银杏生物工作室为客户设计定制的有机体,使用软件和硬件自动化来建立他们的铸造厂来扩展这个过程。Synthego是第一个也是唯一的全堆栈基因组工程解决方案的提供商,通过利用基于云的软件自动化成为可能。合成书利用硬件和软件来帮助大型自动化实验室。当然,世界上有成百上千的生物学家使用Opentrons软件和硬件来自动化各种实验的协议和工作流程,从基本的稀释到PCR制备和NGS。探索这些公司如何使用自动化将有助于你在自动化正在改变生命科学研究的道路上站稳脚跟。

2.开源,协作和共享的技能

开源指的是拥有源代码的软件,任何人都可以免费查看、使用、修改和共享。它允许用户在现有代码的基础上进行构建,并从现有代码中学习,同时促进和鼓励世界各地用户之间的协作和创新。

生命科学的开源应用程序用于吸收基因组学和其他相关应用所产生的巨大数据集,例如Ensembl.基因组浏览器数据库哪些基因组和其他相关数据可访问任何感兴趣的用户。开源计算技术也已被利用模拟和模拟生物:露营用它来创造一个虚拟线虫,而虚拟牢房使用它来建模和模拟细胞,流行病学研究人员共享基因组数据,以加快病原体分析和确定暴发源。

由于在生命科学学科的开放来源的使用发展,编码和数据共享方法的实践专业知识将成为生命科学家的主要资产 - 因此,熟悉这些工具的一些工具现在将来会给你一条腿。一个很好的开始是开源协议共享平台,如协议.IO.Opentrons协议库该项目允许科学家发现和共同开发协议,以及Plasmotron.org这允许用户在开源代码之上构建。

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3.科学传播

虽然所有科学家通过科学演讲,研究论文,文学评论和出席会议互相传达他们的工作,但他们需要使用不同的方法与公众沟通。

能够有效地传达生命科学研究对非技术观众的应用和影响,在科学家和社会之间创造了一个关键的联系。该领域的有效沟通涉及利用非技术性脚踏语言,使概念可访问,以及学习如何与公众联系。练习这两个学科都鼓励重要的讨论和辩论,并对每个人都能透明和可达的科学发展知识。您可以加入数千家致力于更好的科学传播,并通过参加自愿科学外展活动,在社交媒体上分享您的研究活动,或启动您自己的科学博客或播客。

4.机器学习和人工智能

尽管这听起来很未来主义,但我们每天都被机器学习辅助的人工智能应用所包围:智能手机上的语音助手、网站上的实时聊天功能、装饰我们的社交媒体消息源的定向广告,等等。这些应用程序利用复杂的算法和大量的数据集来训练计算机像人类一样工作和反应。这一过程完善了计算机的学习过程,使它们更有效地应对条件和产生结果——迅速提高了未来发现的速度。

在生命科学领域,机器学习已经通过其分化细胞、分析基因组数据、执行图像分析和检测疾病指标的能力,使研究和诊断的步伐发生了革命性的变化,比以前的方法更早、更敏感。一个主要的增长领域是利用机器学习来设计实验。asimov.使用开源数据开发机器学习算法,将大规模数据集与生物学的机制模型连接起来,以构建生物电路实验。大提琴利用机器学习以自动化生物电路在活细胞中的设计。另一个主要的生长面积是生物信息学。深基因组学利用机器学习收集,分析和处理基因组数据以发展更好,更具针对性的药品。有些公司喜欢Atomwise甚至使用深度学习框架,以尝试在软件中筛选候选人。熟悉这些新兴的应用程序将帮助您掌握未来使用该技术。

5.使用CRISPR进行基因编辑

由于其基因工程应用,2000年代中期的Crispr在2000年代中期的发现是生命科学的转折点。虽然我们现在熟悉CRISPR平台,但基因编辑平台的应用远远达到 - 并且通常与许多其他新兴区域重叠。牛津大学遗传学提供用于基因编辑的实验设计工具,有助于简化工作流程。Synthego再次利用机器学习在基因工程中推动实验设计。Crisprperperapeutics.利用CRISPR基因编辑平台创建药物,通过其遗传化妆,患镰状细胞贫血等血液疾病的药物驯鹿生物科学Editas医学elstectis.利用真菌等基因编辑技术利用TiGens来修饰T细胞以靶向癌细胞。

到2023年,全球CRISPR市场预计将增长6倍,达到30亿美元,因此未来的生命科学实验室应该不缺乏利用基因编辑工具的机会。

6.单细胞技术

迅速推进允许蛋白质组学,基因组学,转录组织和表观生物学技术对单细胞应用的技术提供了一种新的和至关重要的洞察,其对治理发展,基因表达,组织异质性和疾病机制的复杂生物学过程提供了新的和至关重要的见解。这些技术特别有助于分析像循环肿瘤细胞和稀有干细胞的生物现象,如果不是不可能的,则标准的“OMIC”应用。基因组编辑,自动化和微流体的平行进步进一步促进了对单细胞应用常见的较小样品的快速和高通量分析。10x基因组学使用单细胞癌症基因组学分析来描绘癌细胞。metafluidics.,一个用于复制或再混合微流控装置的开源设计和协议文件数据库,是一个很好的空间信息存储库。

通过基础研究,单细胞分析区域的增长是通过基础研究的推动以及对早期疾病检测技术,产前筛查,生物标志物发现,液体活组织检查和生物药物的发展的需求增加。将所有这一部分转化为数字,全球单细胞分析市场于2016年以14亿美元的价值计算,估计到2025年的四倍。

所有这些新兴的技能领域不仅对生命科学研究人员越来越重要,而是欧洲议会客户每天使用的那些。通过访问了解更多信息opentrons.