分析複雜生物資料的學科講師獲得大學生應付脫氧核糖核酸註釋挑戰

在 PLoS 生物的本週的問題，馬賽帕斯卡導致的大學講師小組 Hingamp，描述 Annotathon - 喜歡大學生生物學員的創新分析複雜生物資料的學科教學途徑。

增長的興趣在 metagenomics 上 - 解碼不僅僅一條唯一染色體，但是整個微生物生態系 - 導致的相當數量數據比生物學家能跟上是更多。 因此，分析複雜生物資料的學科 - 使用計算機技術處理生物數據 - 變得更加普遍。 Annotathon 教學系統打算培訓學徒 bioinformaticians 網絡，在數據海洋能助手每天被生成。

此方法要求學員任意地選擇和分析從實際研究順序庫存的未知的 metagenomic 脫氧核糖核酸片段。 學員的任務，使用互聯網只用工具加工，是推測從哪個有機體脫氧核糖核酸來自，并且什麼生物功能它也許有。 並且獲取電話會議和熟練程度在分析複雜生物資料的學科方面，學員體驗斟酌變元，設立預測可靠性，編譯的假說和維護嚴謹演講的地道研究進程。

留下罐裝執行常到的路徑為講師失掉勇氣，但是這個教的結果很值這個工作成績。 「我執行兩個與我的學員： 年復一年重新分析朊毒體蛋白質和潛水為脫氧核糖核酸這些完全地無法預測的部分」的 Hingamp 說開發 Annotathon 軟件。 「它是堅苦工作，但是實際樂趣謊言在未知的端。 興奮是傳染性的」。 學員，完全意識與他們的探險在知識邊緣和沒有安全網絡，實現這個挑戰并且引起優質工作。 實際上，他們的輸出證明足够好反饋到這張公共數據庫使用的日報由研究員。

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